La mappatura della proiezione mostra prestazioni non ottimali in ambienti ben illuminati a causa dell'interferenza causata dalla luce ambientale. Questa interferenza degrada il contrasto delle immagini proiettate. Di conseguenza, le metodologie convenzionali limitano l’applicazione del PM ad ambienti scarsamente illuminati, portando a un’esperienza visiva innaturale, poiché solo il bersaglio del PM (Projection mapping) è ben illuminato.
La visione periferica consente agli esseri umani di vedere forme che non sono direttamente nel nostro campo visivo, anche se con meno dettagli. Questa capacità amplia il nostro campo visivo e può essere utile in molte situazioni, come rilevare un veicolo che si avvicina lateralmente alla nostra auto. A differenza degli esseri umani, l’intelligenza artificiale non ha visione periferica. Dotare i modelli di visione artificiale di questa capacità potrebbe aiutarli a rilevare i pericoli in avvicinamento in modo più efficace o a prevedere se un conducente umano noterebbe un oggetto in arrivo.
Il rapido progresso nella bionica intelligente ha elevato la pelle elettronica a un componente fondamentale nei robot bionici, consentendo risposte rapide a diversi stimoli esterni. La combinazione di sensori tattili indossabili con la tecnologia IoT (Internet of Things) pone le basi per ottenere la versatile funzionalità della pelle elettronica. Tuttavia, la maggior parte dei sensori tattili attuali si basa su deformazioni dello strato capacitivo indotte dalla pressione, che portano a cambiamenti nei valori di capacità. Sfortunatamente, sensori di questo tipo spesso incontrano limitazioni nelle applicazioni pratiche a causa delle loro capacità di rilevamento uniformi.
Immagina di poter costruire un'intera macchina per la dialisi utilizzando nient'altro che una stampante 3D. Ciò potrebbe non solo ridurre i costi ed eliminare gli sprechi di produzione, ma poiché questa macchina potrebbe essere prodotta al di fuori di una fabbrica, le persone con risorse limitate o coloro che vivono in aree remote potrebbero essere in grado di accedere più facilmente a questo dispositivo medico. Mentre è necessario superare numerosi ostacoli per sviluppare dispositivi elettronici interamente stampati in 3D, un team del MIT ha compiuto un passo importante in questa direzione dimostrando solenoidi tridimensionali completamente stampati in 3D.
A causa della capacità degli sferoidi cellulari di assemblarsi in grandi costrutti ad alta densità cellulare, il loro utilizzo come elementi costitutivi ha attirato molta attenzione nel campo della biofabbricazione. Tuttavia, dopo la maturazione, la composizione e le dimensioni di tali elementi costitutivi, essi mutano influenzando la loro capacità fusiogenica di formare una struttura tissutale coesa di dimensioni controllabili. Questo fenomeno naturale rimane una limitazione per la standardizzazione delle terapie basate sugli sferoidi in ambito clinico.
La principale applicazione si ha quando bisogna ricostruire la struttura di tali sistemi a partire da informazioni parziali. Ad esempio, nel caso delle banche e degli scambi finanziari coperti dalla privacy. Lo studio è pubblicato nel numero inaugurale di Nature Reviews Physics (1). Negli ultimi 15 anni, la fisica statistica ha avuto successo come quadro di riferimento per la modellazione di reti complesse. Dal punto di vista teorico, questo approccio ha svelato una varietà di fenomeni fisici, come l’emergere di distribuzioni miste e di non equivalenza d’insieme, che si osservano in reti eterogenee ma non in sistemi omogenei.
I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno sviluppato una tecnica di produzione additiva in grado di stampare rapidamente con metallo liquido, producendo parti su larga scala come gambe di tavoli e telai di sedie in pochi minuti. La loro tecnica, chiamata stampa di metalli liquidi (Liquid Metal Printing - LMP), prevede il deposito dell'alluminio fuso lungo un percorso predefinito in un letto di minuscole perle di vetro. L'alluminio si indurisce rapidamente in una struttura 3D.
L'intelligenza artificiale (AI) e il deep learning -o “apprendimento profondo”, una tecnica che utilizza algoritmi progettati per funzionare in modo simile al cervello umano, richiedono nella fase di addestramento intensivo delle risorse una considerevole potenza di calcolo e dati, spesso consumando energia equivalente a quella di una piccola città. Un team di ricercatori dell'Istituto di nanotecnologia del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Cnr-Nanotec) e del Center for Life Nano & Neuro-Science dell'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) di Roma ha introdotto una nuova architettura neuromorfica che mostra notevoli progressi, accelerando sia l'addestramento che il funzionamento dei classificatori della rete neurale, riducendo significativamente il consumo energetico.
I materiali quantistici Moiré ospitano fenomeni elettronici esotici attraverso interazioni Coulomb interne migliorate in eterostrutture bidimensionali contorte. Se combinate con il controllo elettrostatico eccezionalmente elevato in materiali atomicamente sottili le eterostrutture moiré hanno il potenziale per consentire dispositivi elettronici di prossima generazione con funzionalità senza precedenti. Tuttavia, nonostante l’esplorazione approfondita, i fenomeni elettronici moiré sono stati finora limitati a temperature criogeniche impraticabilmente basse precludendo così applicazioni nel mondo reale dei materiali quantistici moiré.
Gli incendi possono essere rilevati prima che si diffondano o anche prima che inizino, utilizzando un nuovo sistema di sensori satellitari creato da un gruppo di neolaureati turchi in design e messo in luce da Dezeen come parte della nostra serie Designing for Disaster. Come un Internet of Things per i boschi, ForestGuard (1) è un sistema di sensori montato sugli alberi per rilevare i cambiamenti nell’aria e avvisare le autorità locali in caso di incendio.