Fue un buen año para el desarrollo tecnológico, ya que un par de ingenieros de la Universidad Estatal de Iowa resolvieron un acertijo de 50 años en el procesamiento de señales:se les ocurrió un algoritmo para proporcionar una generalización de la transformada rápida de Fourier inversa, lo llamaron el transformada z de chirp inverso, y señaló que podría usarse con componentes de frecuencia que crecen o disminuyen exponencialmente.

Un equipo de UC Berkeley afirmó que los drones volarían durante días con su nuevo motor fotovoltaico; dijeron que estaban probando un diseño novedoso con el potencial de una eficiencia del 50 por ciento. desarrollado aplicando conceptos científicos bien establecidos. Ya habían batido un récord en eficiencia fotovoltaica al alcanzar el 23 por ciento y confiaban en que podrían hacerlo mejor agregando un espejo altamente reflectante en la parte posterior de su celda fotovoltaica.

Un equipo de la Universidad Estatal de Pensilvania ideó un diseño de batería de iones de litio que puede cargar un vehículo eléctrico en 10 minutos. Su diseño implicaba realizar cargas a una temperatura elevada para aumentar la velocidad de reacción mientras se mantenía la celda fría durante la descarga, una técnica que, según informaron, agregaba 200 millas de autonomía para un automóvil eléctrico con solo una carga de 10 minutos.

Un equipo de ingenieros de la Universidad de Columbia creó un sistema para traducir las señales cerebrales directamente al habla. Su sistema fue desarrollado con sintetizadores de voz e inteligencia artificial con la ayuda de pacientes voluntarios con epilepsia que se sometieron a cirugías cerebrales ya programadas. El sistema puede reconocer una secuencia de números analizando las ondas cerebrales.

Y un equipo del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley del Departamento de Energía de EE. UU. Descubrió que con poca capacitación, Los algoritmos de aprendizaje automático pueden descubrir conocimientos científicos ocultos. Crearon un sistema con un algoritmo sin entrenamiento en ciencia de materiales que puede escanear el texto de millones de artículos para descubrir nuevos conocimientos científicos; enseñaron el sistema con 3.3 millones de resúmenes de artículos de ciencia de materiales publicados.

Un equipo de la Universidad de Michigan descubrió que la impresión 3D podría ser 100 veces más rápida con luz. En lugar de acumular filamentos de plástico capa por capa, como con las impresoras convencionales, Su nuevo enfoque para la impresión 3D implicaba levantar formas complejas de una tina de líquido solidificando resina líquida usando dos luces para controlar dónde se endurecía la resina y dónde permanecía fluida.

Y un equipo de matemáticos italianos descubrió que las matemáticas novedosas podrían llevar el aprendizaje automático al siguiente nivel. Demostraron que las máquinas de visión artificial podían aprender a reconocer imágenes complejas más rápidamente mediante el uso de una teoría matemática desarrollada hace 25 años por uno de los miembros del equipo:la tecnología implicaba enseñar a la red sobre caras del mundo real u otros objetos antes de entrenar para restringir el conjunto. de las características que analizó.

También, un equipo de la UC Santa Bárbara desarrolló un nuevo método para identificar a una persona a través de paredes a partir de imágenes de video candidatas utilizando solo WiFi. Su sistema pudo determinar si una persona parada detrás de una pared era la misma persona que apareció en las imágenes de video usando solo un par de transceptores WiFi afuera. El software analizó y comparó la marcha de la persona en vivo con el video.

Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Karlsruhe propuso los acondicionadores de aire como un remedio contra el cambio climático. Su idea consistía en agregar hardware a acondicionadores de aire que de otro modo serían normales que extraerían carbono del aire a medida que enfriaban los edificios. El carbono y algo de agua añadida podrían convertirse en combustible de hidrocarburo renovable.

A un equipo de la Universidad de San Francisco se le ocurrió la novedosa idea de usar datos de Spotify para predecir qué canciones serán éxitos. Entrenaron cuatro modelos de aprendizaje automático en datos relacionados con canciones extraídos con la API web de Spotify y luego evaluaron su desempeño para predecir qué canciones se convertirían en éxitos. Descubrieron que el mejor logró una tasa de precisión del 99,53 por ciento.

Un equipo con miembros de la Universidad de Wollongong, Universidad de Deakin, La Universidad de Monash y la Universidad de Kyushu colaboraron en un marco para la gestión ágil de proyectos impulsada por IA. El trabajo exploró el uso potencial de la IA para la gestión ágil de proyectos, un medio para ayudar en la creación y entrega rápidas de software mediante un enfoque iterativo. Su marco propuesto incluía aprendizaje profundo, aprendizaje reforzado, procesamiento natural del lenguaje, búsqueda evolutiva y agentes inteligentes.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Dalhousie que trabaja con Tesla informó sobre el desarrollo de una batería de un millón de millas. Utilizaron un material de cátodo de la familia de materiales de cátodo NCM ricos en Ni porque tenía una capacidad específica un 20 por ciento más alta que las utilizadas en las baterías de iones de litio que alimentan dispositivos electrónicos móviles. También sugirieron que dicha batería debería durar al menos dos décadas.

Y en un interesante desafío histórico, Un equipo de ingenieros del MIT puso a prueba el diseño del puente de Leonardo da Vinci. El puente fue diseñado originalmente por da Vinci para conectar Estambul con su ciudad vecina Gálata. Pero nunca se construyó; otro diseñador consiguió el trabajo. Para saber si hubiera funcionado, los investigadores crearon pequeños bloques de réplicas de las notas de da Vinci y los usaron para construir el puente. Informan que funcionó según lo planeado.

Una colaboración entre varias universidades europeas como parte del proyecto ASSISIbf llevó a la creación de un robot que permitía a las abejas y los peces hablar entre sí. El robot fue capaz de conseguir dos especies animales extremadamente diferentes ubicadas muy alejadas para interactuar entre sí y tomar decisiones compartidas. Las abejas estaban ubicadas en Austria y los peces en Suiza; el robot les permitía enviar señales de ida y vuelta para coordinar sus decisiones.

Y un equipo del MIT ideó una novedosa técnica de compresión de datos para programas informáticos más rápidos. Describieron su esfuerzo como el primer enfoque para comprimir objetos en la jerarquía de la memoria en lugar de moverlos en trozos fijos de tamaño convencional; el nuevo enfoque podría reducir el uso de la memoria al tiempo que mejora el rendimiento y la eficiencia.

Beth Parks, un investigador de la Universidad de Colgate que trabaja en una beca Fulbright en Uganda, junto con un grupo de estudiantes, desarrollaron una forma novedosa de hacer que un panel solar siguiera al sol:los investigadores colocaron un balde de rocas en el lado oeste del marco y un balde de agua en el lado este. Usando una fuga controlada del cubo de agua, el peso cambió y el panel giró lentamente de este a oeste a lo largo del día. Las pruebas mostraron que capturaba un 30 por ciento más de luz solar que un panel independiente.

Y un equipo de ingenieros del MIT desarrolló una nueva forma de eliminar el dióxido de carbono del aire. La técnica se basaba en hacer pasar aire a través de una pila de placas electroquímicas cargadas. El grupo lo describió como una batería grande que podría absorber dióxido de carbono cuando el aire se moviera sobre su electrodo durante la carga. Notablemente, podría eliminar el carbono incluso con concentraciones bajas como las que se encuentran en el aire.

También, un equipo de la Universidad de California que colabora con Solargiga Energy en China descubrió que la cafeína podría dar un impulso energético a las células solares. Señalaron que la cafeína es un compuesto alcaloide que contiene estructuras moleculares que podrían interactuar con los precursores de los materiales de perovskita. y por lo tanto, podría utilizarse para mejorar la estabilidad térmica de las células solares. Al hacerlo, mejoró la eficiencia del 17 por ciento a más del 20 por ciento.

Un equipo de Saule Technologies, dirigido por la fundadora de la empresa Olga Malinkiewicz. afirmó que los paneles solares "Inkjet" estaban preparados para revolucionar la energía verde. La empresa estaba desarrollando un nuevo método de procesamiento de inyección de tinta para perovskita, utilizado para la generación actual de células solares económicas. La empresa prevé revestir las ventanas de los edificios, permitiéndoles generar su propia electricidad.

Un equipo del Technion-Israel Institute of Technology anunció el desarrollo de una nueva técnica de división del agua para generar hidrógeno limpio. Se les ocurrió la idea de separar los compartimentos de oxígeno e hidrógeno en una celda PEC en dos celdas separadas, para que el oxígeno se generara en el campo solar y se liberara a la atmósfera, mientras que el hidrógeno se generó en un reactor central en la esquina del campo.

Y un equipo con miembros de la Universidad de Stanford y el Laboratorio Nacional Acelerador SLAC anunció un nuevo, Lenguaje más fácil de usar para programar supercomputadoras. El nuevo sistema se basa en un lenguaje de programación que el equipo desarrolló llamado Regent. El entorno de programación resultante permitió a los investigadores utilizar supercomputadoras sin convertirse en expertos en el sistema informático.

Un equipo de ingenieros de la Universidad de Sussex hizo una demostración del primer proyector de sonido personalizado con una cámara web de 12 dólares. La demostración implicó el seguimiento de un individuo en movimiento y la entrega de un mensaje acústico mientras el individuo se trasladaba a una conferencia de medios y tecnología de alto perfil en Los Ángeles. un objetivo en movimiento.

Un equipo del MIT hizo una presentación en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje de 2019 en la que describió su trabajo en diseños de algoritmos para optimizar los modelos de aprendizaje automático hasta 200 veces más rápido que los métodos tradicionales. En su presentación, describieron su algoritmo NAS que podría aprender directamente redes neuronales convolucionales especializadas para plataformas de hardware de destino que se ejecutan en un conjunto de datos de imágenes masivo en solo 200 horas de GPU, lo que podría permitir un uso mucho más amplio de dichos algoritmos.

Y finalmente, un equipo de investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign construyó robots biohíbridos microscópicos impulsados ​​por músculos y nervios. Los dispositivos robóticos blandos estaban impulsados ​​por tejido neuromuscular que se activaba cuando era estimulado por la luz. El grupo demostró una nueva generación de robots de dos colas alimentados por tejido muscular esquelético estimulado por neuronas motoras integradas. Las neuronas tenían propiedades optogenéticas:tras la exposición a la luz, las neuronas se disparan para activar los músculos.

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