イッテルビウムベースの材料は、量子信号を増幅して長距離に拡散させることができます。 このマテリアルは、外部の擾乱から光子（量子データを運ぶ）を保存できるため、光子を同期させることができます。 量子暗号は、従来の暗号によって保証されている技術よりも安全な技術を介してユーザーが通信できるようにする試みです。現在、数百マイルにわたる光ファイバーを使用しており、従来の通信システムでは不可能であることが証明されている数多くの暗号化タスクを完了することができます。 量子状態でエンコードされた信号をコピーすることは不可能です。誰かがエンコードされたデータを読み取ろうとすると、状態が変化します (消滅し

科学者は、光パラメトリック増幅器を使用して、波の周期より短いパルスを生成します。  電子が原子内でどのように移動するかを観察するために使用できます。  過去数年にわたり、高エネルギー、数サイクルの中赤外パルスは、2D 赤外分光法、サブフェムト秒電子放出、化合物の時間分解イメージング、コヒーレント軟 X 線、インコヒーレント硬 X 線生成など、数多くの応用例があるため、多くの関心を集めてきました。 最近、A*STAR (科学技術研究庁) シンガポール製造技術研究所の科学者たちは、波の周期よりも短い赤外線パルスを生成するレーザー シンセサイザーを構築しました。 これにより、研究者は原子内の

アンサンブル ポアソン カルマン フィルター（EnPKF）と呼ばれる新しいアルゴリズムは、今後 1 時間以内に犯罪が発生する可能性が最も高いエリアを示唆します。  また、このような犯罪に対処するためにどのようなリソースが必要かを知ることもできます。  警察と犯罪部門は、そのリソースに対する多大なプレッシャーと制約に直面しています。この事実が、警察官がどこに力を注ぐべきかについてより適切な決定を下すのに役立つスマートな警察ツールの成長を促進しています。 流行型余震シーケンス (ETAS) は、将来の犯罪現場を予測するために犯罪データに適用される人気のあるモデルの 1 つです。これまでのとこ

DARPA は、パワー ビームのデモンストレーションに Silent Falcon UAS Technologies を選択しました。  プロジェクトの目的は、高強度レーザー ビームを使用して、飛行中に電動無人航空機に燃料を補給/再充電することです。  ワイヤレス電力伝送の概念は 2 世紀近く前から存在していますが、その概念を追求する技術開発が行われている間、この概念は依然として刺激的です。太陽光発電技術と放射線の誘導放出による固体増幅の最近の進歩は、この概念を再考する機会を与えています。 高強度レーザー パワー ビーム技術の実装により、継続的な供給または瞬間的な量のエネルギーが必要なア

新しい深層学習モデルは、韻と拍子において人間が書いた詩を上回る詩を書きます。  この 2 つを区別するのが難しいと感じる人もいますが、専門家によると、AI は感情と読みやすさに欠けています。  ディープラーニング手法は創造的なタスクに活用できますか?答えは「はい」です。私たちはこれらの機械学習技術を、音楽の作曲、彫刻のデザイン、自動振り付けなどのクリエイティブなアプリケーションに使用してきました。 現在、IBM、トロント大学、メルボルン大学の研究者たちは、詩の自動作成という創造的なテキストタスクに焦点を当てています。彼らは、言語、韻、ソネットの拍子を捕捉し、詩を生成する Deep-spe

新しい車線変更アルゴリズムは、車のカメラとセンサーによって収集されたリアルタイム データに依存しています。  新しいバッファ ゾーンをその場で作成して計算します。  安全性を確保しながら、アグレッシブな運転スタイルから保守的な運転スタイルまで幅広い運転スタイルを可能にします。  無人運転車への第一歩が 1980 年代に導入され、それが今でも残っていることをご存知ですか、アンチロック ブレーキ システムです。このアイデアは、センサーを使用して、ホイールがロックして車が制御不能なスキッドに陥るのを防ぐことでした。 10 年後、メーカーはトラクションとスタビリティの制御にセンサーを使用しました。

科学者たちは、既存の加速器よりも 1,000 倍小さい空間で反物質を加速する新しい方法を発見しました。  この技術は非常に効率的で安価であり、新しい物理学を詳細に研究するのに役立ちます。  リニアック コヒーレント光源や大型ハドロン衝突型加速器などの施設の粒子加速器は、素粒子 (電子と陽子) を加速します。これらにより、科学者は、超対称理論によって予想される新しい粒子の探索やヒッグス粒子の特性の分析など、複数の物理理論をテストすることができます。 通常、これは加速された粒子を粉砕して、他のすべての粒子に質量を提供するより多くの素粒子を生成することによって行われます。 X 線レーザーを生成

市販の LIDAR システムを使用して、火災で溶けた 3D 構造物を画像化する研究を実施。  彼らは、2 メートルの距離から 30 マイクロメートルの精度で 3D オブジェクトを測定することに成功しました。  このシステムは、炎による大きな信号の偏向や歪みが存在する場合でも、正確な詳細を生成できます。  建物やその他の構造物に対する火災の影響を研究するには、高温の炎の影響を受けて変形するパイプ、柱、梁などの物体を分析する必要があります。通常、ミリメートル未満の精度での測定が必要ですが、激しい火災状況ではこれを実行するのは非常に困難です。 光学距離測定技術を使用すれば、建物に設置された従来

研究者らは、光信号を正確に拡散するシリコン チップを作成し、新しいニューラル ネットワーク設計を実証しました。  光は電荷による干渉を排除し、より速く、より遠くまで伝わるようになります。  エネルギー効率が高く非常にコンパクトな相互接続の開発は、集積フォトニクスの重要な研究目標となっています。 CMOS デバイスでの効果的な電気通信や高帯域幅のクロスチップ通信など、幅広い用途があります。 世界中の多くの科学者が、人間の脳をエミュレートする人工ニューラル ネットワーク回路の開発に取り組んでいます。ただし、半導体回路の従来の電気配線では、高度なニューラル ネットワークに必要な非常に複雑な配線

新しいモデルは、現実的な水波シミュレーションと効率的なコンピューティングの間のギャップを埋めます。  さまざまな物理パラメータで波をエンコードし、大きな解像度で細部をシミュレートします。  ゲーム、映画、仮想現実プログラムの機能を強化するために使用できます。   水または波のシミュレーションの既存の方法は、現実的な効果または高速計算のいずれかを提供できますが、両方を同時に最適化することはできません。移動物体との相互作用や、環境相互作用を担う有限要素法が欠けています。 今回、オーストリア科学技術研究所と NVIDIA の研究者は、周囲との複雑な相互作用をリアルタイムで再現することで、このギ

MIT の研究者は、Linux スーパーコンピューター上で 16,384 個の Windows アプリケーションを 5 分以内に同時に実行するモデルを開発しました。  これを行うために、Lincoln Lab LLMapReduce テクノロジーと Wine Windows 互換性レイヤーを使用しました。 ムーアの法則の速度が低下しているため、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために並列処理を使用することが必要になってきています。ニューラル ネットワーク、物理シミュレーション、データ分析アプリケーションは急速に進化しており、パフォーマンス目標を達成するために並列処理の力を利用して

新しい薄層印刷技術では、酸化銅と緑色レーザー光を使用して電子回路基板を印刷します。  従来の方法よりも効率的で安価です。  光焼結プロセスを利用して低抵抗率を実現します。  プリント回路基板は、導電性パッド、トラック、および複数の銅シートを介して電気コンポーネントを接続します。これらのコンポーネントは通常、回路にはんだ付けされ、トラックはボードの基板材料によって互いに絶縁された固定ワイヤとして機能します。 これらのボードの主な目的は、回路に使用されるコンポーネントの重量、サイズ、およびコストを削減することです。過去 10 年間にわたり、数多くの直接印刷戦略が採用されてきました。それぞれに

新しいディープ ラーニング アルゴリズムにより、編集者はシーン内の 1 つのフレームを色付けすることで、ビデオ全体をすばやく色付けできます。  これは非常に正確で効率的で、以前の方法よりも最大 50 倍高速です。  ビデオはフレーム間に多くの冗長データで構成されており、白黒の各フレームを手動で色付けするには膨大な時間がかかります。このようなタイプの冗長性は、ビデオのエンコードと圧縮では広く調査されてきましたが、クリップのカラー化などの高度なビデオ処理ではあまり検討されていません。 連続したフレーム間の局所的な関係を処理してデータを伝播するアルゴリズム（双方向 CNN モデル、類似性ガイド

新しい伝播ベースの位相コントラスト イメージングにより、古代遺跡の軟組織を詳細に捉えることができます。  3D の高空間セルラーおよびサブセルラー解像度を生成します。  このテクノロジーは、古代のライフスタイル、病気、死をより深く理解するのに役立ちます。  X 線ラジオグラフィーとコンピューター断層撮影 (CT) は、動物や人間のミイラの非破壊分析に最もよく使用される技術の一部です。これらの X 線手法は吸収コントラストに依存しており、古病理学や考古学などの分野で非常に役立ちます。 吸収コントラストは、骨やその他の密度の高い物質を検査する場合には効果的ですが、軟組織に関しては十分な詳細を

新しいディープ ラーニング手法により、心房細動再発の可能性のある信号が 90% の精度で検出されます。  これを行うために、3 次元心臓 MRI 画像を分析して学習し、人固有のランドマークに基づいた解剖学的表現を生成します。  CDC の報告書によると、米国では約 610 万人が心房細動 (AFib) に苦しんでいます。心房細動は、心不全、脳卒中、その他の合併症のリスクを高める不規則で、しばしば速い心拍数です。 高血圧と加齢は心房細動症例の最大 22% を占めます。通常、脳卒中のリスクは 5 倍に増加し、脳への血流が血管内層のプラークとして知られる脂肪沈着物によって妨げられた場合に発生す

BrainNet という名前の新しいネットワークにより、3 人以上の人が脳と直接情報を送受信できるようになります。  研究者らは 3 人の参加者にテトリスのようなゲームをプレイしてもらう実験を実施しました。  3 人のメンバーからなる 5 つのグループで、81.25% の成功率を達成しました。  他人の頭に直接思考を送信するというのは、かつては SF の世界でした。 2013 年にワシントン大学の神経科学者が、特定の種類の思考を他の脳に直接転送するシステムを考案して以来、多くのことが変わりました。これは、脳間のコミュニケーションを現実にするマイルストーンです。 2年後、彼らはラットとサル

新しい高次数値流体力学手法は、回転するゴルフ ボールの最も正確な物理学をシミュレートします。  現実世界のパラメータをすべて考慮し、かなりの時間で流体物理学の問題を計算します。  スイングの仕組みには、ゴルフ ボールに発生するスピンに影響を与えるパラメーターがいくつかあります。プロゴルファーは最高 215 km/h の速度でボールを打つことができ、その結果スピン量は約 3000 rpm になります。この速度は、ボールが空中で飛行する速度に影響します。 ゴルフ ボールの設計の目的は、ボールの抵抗と横方向の力の変動を軽減し、バックスピンによって生成される揚力を最大化しながら、直線での飛距離を

エンジニアがどれだけ骨の折れるテストを行っても、開発者が夜明けまでコーディングにどれだけ眠れない夜を費やしても、1 つのバグが完全なシステム障害を引き起こす可能性があります。数十億ドルの費用がかかるソフトウェアの不具合から、致命的な事故につながる重大なバグに至るまで、不十分なソフトウェア開発の結果は壊滅的なものになる可能性があります。 ソフトウェア品質の低下により、米国企業は年間約 2 兆ドルの損失を被っており、運用ソフトウェアの障害がこれらの損失の主な原因であることをご存知ですか? ソフトウェア障害の背後にある最も一般的な理由には次のようなものがあります。 アーキテクチャの定義が不十分

Redlock は、クラウド インフラストラクチャの潜在的な脆弱性、ポリシー違反、構成ミスを監視することで、セキュリティ リスクを特定して最小限に抑えることに優れています。 2018年にパロアルトネットワークスに1億7,300万ドルで買収されました。買収後、Redlock のテクノロジーはパロアルトネットワークスのクラウド セキュリティ スイートである Prisma Cloud に統合されました。それ以来、同社は数千の大手クライアントを獲得し、クラウド セキュリティにおいてかなりの市場シェアを獲得しました。 [1] 現在、Prisma Cloud は毎日 150 万件を超える新たな攻撃を検

Pinterest には世界中で 5 億 1,800 万人を超える月間アクティブ ユーザーがおり、主要なビジュアル ディスカバリー プラットフォームの 1 つとなっています。世界のソーシャル メディア トラフィックの 8.9% のシェアを占め、Facebook (60.7%) や Instagram (10.9%) には及ばないものの、Twitter (8.1%) などのプラットフォームを上回っています。 Pinterest のユーザー ベースの約 76% は女性ですが、男性ユーザーの数も着実に増加しています。ミレニアル世代と Z 世代がプラットフォームを支配しており、ユーザーの 50% 以