یک برنامه ریز شبیه به انسان است که به روبات ها اجازه می دهد تا در محیط های درهم ریخته به

در حالی که تحقیقات در زمینه رباتیک طی چند سال گذشته به پیشرفتهای چشمگیری منجر شده است ، هنوز هم در نحوه برخورد انسانها و روبات ها با اشیاء تفاوت های اساسی وجود دارد. در حقیقت ، حتی پیشرفته ترین روبات ها که تاکنون تولید شده اند برای مطابقت با مهارت های دستکاری شیء کودک نو پا معمولی تلاش می کنند. یک جنبه خاص از دستکاری اشیاء که اکثر روبات ها هنوز تسلط خود را ندارند دستیابی و گرفتن اشیاء خاص در یک محیط آشفته است.

برای غلبه بر این محدودیت ، به عنوان بخشی از یک پروژه با بودجه EPSRC ، محققان دانشگاه لیدز اخیراً یک برنامه رباتیک شبیه به انسان طراحی کرده اند که ترکیبی از واقعیت های مجازی (VR) و تکنیک های یادگیری ماشین (ML) است. این برنامه ریز جدید ، که در مقاله ای که از قبل روی arXiv منتشر شده است و در کنفرانس بین المللی رباتیک و اتوماسیون (ICRA) معرفی شده است ، می تواند عملکرد انواع روبات ها را در کارهای دستکاری شیء ارتقا بخشد .

پروفسور آنتونی جی کوهن ، محقق اصلی تحقیق ، گفت: "هدف تحقیق ما توسعه سیستم های رباتیک بهتری است ؛ سیستم هایی که می توانند به انسان در انجام کارها کمک کنند ، از کاوش در محیط های خطرناک و کمک به کودک برای یادگیری نوشتن." TechXplore "بنابراین ما یک گروه چند رشته ای از روانشناسان و دانشمندان رایانه را برای بررسی اینکه آیا می توانیم رفتار انسانها را ضبط کنیم و مهندسی معکوس قوانینی را که انسان هنگام دستیابی به اشیاء استفاده می کند ، تشکیل دادیم."

در مقابل با محققان دیگری که طبقه بندی کننده یادگیری ماشین را بر روی تصاویر محیط های درهم ریخته آموزش داده بودند ، کوهن و همکارانش می خواستند با استفاده از فن آوری های جدید همهجانبه داده های آموزشی تولید کنند. در مطالعه خود ، از این رو از تجهیزات VR برای جمع آوری داده ها در مورد انجام کارهای دستکاری در انسان استفاده کردند.

پس از آن ، آنها از طبقهبندهای ML برای تجزیه و تحلیل داده های VR جمع آوری شده و استخراج قوانین کلی که ممکن است زمینه ساز تصمیم گیری انسان باشد استفاده کردند. برنامه ریز از این قوانین برای برنامه ریزی استراتژی های کارآمد برای روبات هایی که وظایف دستکاری شی را انجام می دهند ، استفاده می کند.

کوهن گفت: "ما می خواستیم که نتایج حاصل از اجرای این روبات" قابل خواندن با انسان "باشد ، به این معنا که آنها همانهایی هستند که یک انسان انتظار اجرای یک انسان دیگر را دارد ، که در مورد بسیاری از برنامه های فعلی ربات انجام نمی شود." توضیح داد

به نظر می رسد تصمیمات انسانهایی که وظایف دستکاری را انجام می دهند بیشتر توسط نمایندگی های کیفی هدایت می شوند (یعنی فاصله و جهت دقیق همه اشیاء در محیط پیرامون خود ، بلکه مسافت ها و مسیرهای نسبتاً نسبی). محققان در مطالعه خود سعی کردند این فرایندهای تصمیم گیری را بهتر بشناسند تا بتوانند بخشی از آنها را در طبقه بندی ML تولید کنند.

 
دکتر محمدحسن ، یکی از اعضای پژوهش که در این زمینه فعالیت می کند ، گفت: "ما چگونگی دستیابی انسانها به سناریوهایی را که اشیاء مورد نظر آنها دارای روابط مکانی خاص هستند و از روشهایی استفاده شده توسط محققان هوش مصنوعی در دانشگاه لیدز استفاده کرده است ، مورد بررسی قرار دادیم." پروژه ، توضیح داد. "این بدان معنی است که برنامه ریز می تواند روابط کیفی فضایی بین اشیاء را طبقه بندی کند و سپس اقداماتی را انجام دهد که انسانها در آن سناریو استفاده کنند."

http://hindibookmark.com/story7419864/پمپ-وکیوم

ما در مورد مطالعه خلاصه های علمی نشان می دهیم که ما در زمینه حفظ حیات وحش بهتر می شویم

محققان از نوعی یادگیری ماشینی استفاده می کنند که به عنوان آنالیز احساسات شناخته می شود تا موفقیت ها و شکست های حفظ حیات وحش را در طول زمان ارزیابی کند. محققان در مطالعه خود که در 19 مارس در Patterns ظاهر شد - یک مجله علمی دسترسی جدید به داده ها از Cell Press - محققان چکیده های بیش از 4000 مطالعه درباره تولید مجدد گونه ها را در طی چهار دهه ارزیابی کردند و دریافتند که ، به طور کلی ، ما در حال بهتر شدن هستیم. در بازگرداندن گونه های وحشی بهتر است. آنها می گویند که یادگیری ماشینی می تواند در این زمینه و دیگران برای شناسایی بهترین تکنیک ها و راه حل ها از بین حجم رو به رشد تحقیقات علمی استفاده شود.

کایل وان هوتن ، نویسنده ارشد می گوید: "ما می خواستیم درسهایی از مطالب گسترده ادبیات زیست شناسی حفاظت در مورد برنامه های تولید مجدد که می توانیم در اینجا در کالیفرنیا استفاده کنیم ، یاد بگیریم. دانشمند ارشد آکواریوم خلیج مونتری. "اما آنچه در مقابل ما نشسته بود میلیون ها کلمه و هزاران نسخه خطی بود. ما تعجب کردیم که چگونه می توانیم داده هایی را از آنها استخراج کنیم که بتوانیم واقعاً آنالیز کنیم. بنابراین به پردازش زبان طبیعی روی آوردیم."

پردازش زبان طبیعی نوعی یادگیری ماشینی است که رشته های زبان بشر را برای استخراج اطلاعات قابل استفاده تجزیه و تحلیل می کند ، در اصل به کامپیوتر اجازه می دهد اسناد مانند یک انسان را بخواند. تجزیه و تحلیل احساساتی ، که محققان در این مقاله از آنها استفاده کرده اند ، به طور خاص به مجموعه ای از کلمات آموزش دیده که ارزش عاطفی مثبت یا منفی برای ارزیابی مثبت یا منفی متن در کل اختصاص داده اند ، نگاه می کند.

محققان از پایگاه داده وب علوم (Science of Science) برای شناسایی 4313 مورد مطالعات تولید مجدد گونه های منتشر شده از 1987 تا 2016 با چکیده های جستجو استفاده کردند. سپس آنها از چندین واژگان تجزیه و تحلیل احساسات "خارج از قفسه" استفاده کردند - به این معنی که کلمات موجود در آنها قبلاً براساس چیزهایی مانند بررسی فیلم و رستوران - نمره احساساتی را به آنها اختصاص داده بود تا مدلی را بسازند که بتواند یک امتیاز کلی را به هر انتزاعی بدهد. ون هوتان می گوید: "ما مجبور نبودیم مدل ها را آموزش دهیم ، بنابراین پس از چند ساعت اجرای آنها ، همه ما ناگهان همه این نتایج را در اختیار داشتیم." "این نمرات به مرور زمان روند ما را به وجود آورد و ما می توانیم از نتایج تحقیق پرسیده شویم تا ببینیم این احساسات با مطالعات مربوط به پانداها یا کاندوره های کالیفرنیا یا صخره های مرجانی در ارتباط است."

روندهایی که آنها دیدند ، موفقیت بیشتری در زمینه حفاظت از خود نشان می دهد. او می گوید: "با گذشت زمان ، عدم اطمینان بسیار کمی در ارزیابی احساسات در مطالعات وجود دارد ، و ما می بینیم که پروژه های بازگرداندن موفقیت آمیز تر می شوند - و این یک مرحله فرسوده بزرگ است." "با نگاهی به هزاران مطالعه ، به نظر می رسد که در حال بهتر شدن هستیم و این دلگرم کننده است."

 
لوکاس جوپا ، مدیر ارشد محیط زیست در مایکروسافت ، می گوید: "اگر ما می خواهیم دلارهای حفاظت خود را به حداکثر برسانیم ، بنابراین باید بتوانیم به سرعت ارزیابی کنیم که چه عواملی مؤثر است و چه کارهایی انجام نمی شود. "یادگیری ماشینی و به طور خاص پردازش زبان طبیعی این توانایی را دارد که بتواند از نتایج بدست بیاورد و چراغانی را در مورد داستانهای موفقیت آمیز ببندد که دیگران می توانند از آنها بیاموزند."

برای اطمینان از صحت نتایج آنها ، محققان در نتایج خود به رایج ترین شاخص های احساس مثبت (و بنابراین موفقیت در امر حفظ امنیت) رسیدند و کلماتی مانند "موفقیت" ، "محافظت" ، "رشد" ، "پشتیبانی" ، "کمک" یافتند. "و" بهره "؛ کلماتی که احساسات منفی را نشان می داد عبارت هایی از "تهدید" ، "ضرر" ، "خطر" ، "تهدید" ، "مشکل" و "کشتن" بودند. این کلمات مطابق با آنچه که آنها ، به عنوان زیست شناسان حفاظت طولانی مدت هستند ، معمولاً برای نشان دادن موفقیت و عدم موفقیت در مطالعات خود به کار می رود. آنها همچنین دریافتند که روندهای توصیف شده توسط تجزیه و تحلیل احساسات برای برنامه های خاص برای معرفی مجدد ، موفقیت یا عدم موفقیت (مانند بازگرداندن کاندیدای کالیفرنیا) با نتایج شناخته شده مطابقت دارد.

محققان می گویند که تحلیل احساسات خارج از قفسه برای آنها به طرز شگفت آوری خوب عمل کرده است ، به احتمال زیاد زیرا بسیاری از کلماتی که در زیست شناسی حفاظت استفاده می شود جزئی از واژگان روزمره ما هستند و به همین دلیل با احساسات مناسب کدگذاری شده اند. در زمینه های دیگر ، آنها فکر می کنند که باید کار بیشتری انجام شود تا بتواند مدلی را تهیه کند که بتواند احساسات زبان ، و نحو فنی ، فنی و خاص تر را کدگذاری کند . به گفته آنها ، محدودیت دیگر این است که فقط تعداد محدودی از مطالبی که می خواستند آنالیز کنند ، دسترسی آزاد بودند و این بدان معناست که آنها باید به جای کامل مقالات ، ارزیابی های خلاصه را ارزیابی کنند. ون هوتان می گوید: "ما واقعاً فقط سطح را در اینجا خراش می دهیم ، اما این قطعاً گامی در جهت درست است."

با این وجود ، آنها فکر می کنند که این تکنیکی است که می تواند و باید بطور گسترده تری در زیست شناسی حفاظت و سایر زمینه ها به کار گرفته شود تا از تحقیقات گسترده ای که اکنون انجام شده و منتشر شده است ، استفاده کند. ژوپا می گوید: "اینقدر کارهای حفاظت از محلی توسط جامعه جهانی حفاظت بی توجه می ماند و این مقاله نشان می دهد که چگونه یادگیری ماشینی می تواند به بستن آن فاصله اطلاعات کمک کند."

Van Houtan می گوید: "بسیاری از این تکنیک ها بیش از یک دهه است که در تنظیمات تجاری مورد استفاده قرار می گیرند ، اما ما امیدواریم که آنها را برای تغییر در شرایط جوی یا آلودگی های پلاستیکی یا ارتقاء حفاظت از گونه های در معرض خطر در معرض تغییر قرار دهند." وی گفت: "تعداد زیادی داده وجود دارد که در نوک انگشتان ماست ، اما این غول خواب است زیرا به صورت صحیح و منظم انجام نشده است ، و این باعث می شود تجزیه و تحلیل چالش برانگیز باشد. ما می خواهیم افراد را با ایده ها ، ظرفیت ها و راه حل های فنی ارتباط برقرار کنیم. در غیر این صورت روبرو می شویم بنابراین می توانیم پیشرفت هایی را برای این مشکلات به ظاهر غیرقابل تحقق انجام دهیم. "

http://bookmarkshq.com/story7404769/پمپ-وکیوم

دستگاه قابل حمل هوش مصنوعی برای پیش بینی آنفولانزا و بیماری همه گیر

محققان دانشگاه ماساچوست آمرسست دستگاهی نظارتی قابل حمل را که توسط یادگیری ماشینی — بنام FluSense ered ایجاد شده است ، اختراع کرده اند که می تواند سرفه و اندازه جمعیت را در زمان واقعی تشخیص دهد ، سپس داده ها را تجزیه و تحلیل کند تا مستقیماً بر بیماریهای شبه آنفلوانزا و روند آنفلوانزا نظارت کند.

سازندگان FluSense می گویند که پلتفرم جدید محاسباتی لبه ، پیش بینی شده برای استفاده در بیمارستان ها ، اتاق های انتظار مراقبت های بهداشتی و فضاهای عمومی بزرگتر ، ممکن است زرادخانه ابزارهای بهداشتی و درمانی را که برای پیش بینی آنفولانزای فصلی و سایر شیوعهای تنفسی ویروسی ، مانند COVID-19 استفاده می شود ، گسترش دهد. همه گیر یا SARS.

مدل هایی مانند این می توانند با اطلاع مستقیم از پاسخ بهداشت عمومی هنگام بروز بیماری آنفولانزا ، نجات دهنده باشند. این منابع داده می توانند به تعیین زمان فعالیتهای واکسن آنفولانزا ، محدودیتهای احتمالی سفر ، تخصیص منابع پزشکی و موارد دیگر کمک کنند.

طاهیدور رحمان ، استادیار علوم کامپیوتر و اطلاعات ، که مشاوره دکتری را می گوید ، می گوید: "این ممکن است به ما اجازه دهد روند آنفلوآنزا را به شکلی دقیق تر پیش بینی کنیم." دانشجو و نویسنده پیشکسوت Forsad Al Hossain. نتایج مطالعه FluSense آنها چهارشنبه در مجموعه مقالات انجمن ماشین آلات رایانه در زمینه فن آوری های تعاملی ، موبایل ، پوشیدنی و بی اندازه منتشر شد.

مخترعین FluSense برای ارائه اختراع خود در دنیای واقعی ، با دکتر جورج کوری ، مدیر اجرایی خدمات بهداشتی دانشگاه همکاری کردند. نیکلاس ریچ ، زیست شناس ، مدیر مرکز پیش بینی آنفلوانزا CDC مبتنی بر UMass. و اندرو لور ، اپیدمیولوژیست ، متخصص بیماری بردار و استادیار دانشکده بهداشت و علوم عمومی.

پلت فرم FluSense یک آرایه میکروفون کم هزینه و داده های تصویربرداری حرارتی را با یک Raspberry Pi و یک موتور محاسباتی عصبی پردازش می کند. این اطلاعات هیچگونه اطلاعات شخصی را مانند داده های گفتاری یا تصاویر متمایز را ذخیره نمی کند. در آزمایشگاه موزائیک رحمان ، که دانشمندان رایانه حسگرهایی را برای رعایت بهداشت و رفتار انسان ایجاد می کنند ، محققان ابتدا یک مدل سرفه مبتنی بر آزمایشگاه تهیه کردند. سپس آنها طبقه بندی کننده شبکه عصبی عمیق را آموزش دادند تا جعبه های محدود کننده را بر روی تصاویر حرارتی به نمایندگی از مردم ترسیم کنند ، و سپس آنها را بشمارند. رحمان می گوید: "هدف اصلی ما ساختن مدل های پیش بینی در سطح جمعیت بود نه سطح فردی."

 
آنها دستگاههای FluSense را که در یک جعبه مستطیل شکل در باره اندازه یک فرهنگ لغت بزرگ محصور شده بود ، در چهار اتاق انتظار مراقبت های بهداشتی در کلینیک خدمات خدمات دانشگاه UMass قرار دادند.

دستگاه FluSense این اجزا را در خود جای داده است. اعتبار: UMass Amherst
از دسامبر سال 2018 تا ژوئیه 2019 ، پلت فرم FluSense بیش از 350،000 تصویر حرارتی و 21 میلیون نمونه صوتی غیر گفتاری را از مناطق انتظار عمومی جمع آوری و تجزیه و تحلیل کرد.

محققان دریافتند که FluSense قادر به پیش بینی دقیق میزان بیماری روزانه در کلینیک دانشگاه است. مجموعه های متعدد و مکمل سیگنال های FluSense با آزمایش های آزمایشگاهی مبتنی بر بیماری های آنفولانزا و خود آنفلوانزا "به شدت" همبستگی "دارند.

طبق این مطالعه ، "اطلاعات اولیه مربوط به علائم گرفته شده توسط FluSense می تواند اطلاعات اضافی و مکمل ارزشمندی را برای تلاش های پیش بینی آنفولانزای جاری فراهم کند" ، مانند شبکه FluSight که یک کنسرسیوم چند رشته ای از تیم های پیش بینی آنفولانزا ، از جمله آزمایشگاه رایش در است. UMass Amherst.

http://nybookmark.com/story6682602/پمپ-وکیوم

پرینترهای 3 بعدی کمک می کند تا اقدامات امنیتی بیومتریک را نادیده بگیرید

تشخیص اثر انگشت: زمانی تصور می شد که بهترین اقدام ضد حیاط برای ایمن سازی رایانه ها ، لپ تاپ ها و دستگاه های تلفن همراه است.

از آنجا که اپل در دوره تشخیص اثر انگشت در سال 2013 با انتشار آیفون 5s با افتخار اولین سیستم TouchID روبرو شد ، تقریباً همه تولید کنندگان اصلی دستگاه به زودی روی هیئت مدیره پریدند.

اما این فناوری خنثی نبود. در حقیقت ، تقریباً 48 ساعت پس از انتشار آیفون 5s ، هکرها توانستند با استفاده از آنچه که آنها "آسان روزانه" می نامدند ، اقدامات امنیتی را نادیده بگیرند. در این مثال ، آنها اثر انگشت را از یک ورق شیشه برداشته و یک دستکش لاتکس را با چاپ ایجاد کردند.

با این وجود ، فناوری تشخیص اثر انگشت بهبود یافته است ، به طور روزافزونی محبوب می شود و کاربرانی که از به خاطر سپردن گذرواژهای پیچیده تر برای به دست آوردن دسترسی به دستگاههای خود ، مجبور هستند به خاطر بسپارند.

اما یک مطالعه منتشر شده در روز چهارشنبه ممکن است اسطوره امنیت بیومتریک را خراب کند. سازمان سایبری امنیت گروه سیسکو تالوس اطلاعاتی دریافت که جعل اثر انگشت با موفقیت 80 درصدی قابل دستیابی است و برای بیرون کشیدن آن نیازی به تجهیزات گران قیمت نیست.

با اسکن اثر انگشت که معمولاً در تلفن های هوشمند ، رایانه ها ، دستگاه های USB و قفل های منزل و محل کار استفاده می شود ، میلیون ها کاربر آسیب پذیر هستند.

تیم امنیتی اذعان کردند که با موفقیت شکستن و ورود یک وسیله از طریق بیومتریک بسیار پیچیده است. اما با این وجود آنها توانستند با یک پرینتر 3 بعدی D که به راحتی یک انگشت را ایجاد کرده و با قالب و چسب ساده چاپ می کردند ، به این شاهکار برسند.

آزمایشکنندگان دریافتند که محصولات مک نسبت به واحدهای دارای ویندوز 10 در برابر بیومتریک آسیب پذیرتر هستند. بدون این کدها ، میزان موفقیت آنها به ویژه قابل توجه پایین تر بود.

محققان در یک پست وبلاگ در سایت Talos گفتند: "رسیدن به این میزان موفقیت کار دشوار و خسته کننده ای بود." "ما چندین موانع و محدودیت در رابطه با مقیاس بندی و خصوصیات بدنی مواد پیدا کردیم. با این وجود ، این سطح از موفقیت بدان معنی است که ما احتمال بسیار بالایی از باز کردن قفل هر یک از دستگاه های آزمایش شده قبل از افتادن در باز شدن قفل پین ، داریم."

 
تکثیر چاپگرهای کم هزینه 3 بعدی باعث شده تا بازیگران بدخواه نتوانند موانع اثر انگشت را دور بزنند. محققان Talos گفتند ، استفاده از آنها "برای هر کسی امکان ایجاد اثر انگشت جعلی را ایجاد کرده است. "علاوه بر این ، با دموکراتیک کردن استفاده از تأیید اثر انگشت ، تأثیر نسخه های داده بیومتریک حتی از گذشته نیز بزرگتر است."

ممکن است مصرف کنندگان عمومی اطمینان داشته باشند که هکرها باید بر موانع قابل توجهی برای عبور از امنیت غلبه کنند - باید اثر انگشت کاربر و سپس دستگاه کاربر را بدست آورند - احتمال هدف قرار گرفتن زیاد نیست.

محققان Talos گفتند: "نتایج نشان می دهد اثر انگشت به اندازه کافی مناسب است که در صورت از دست دادن تلفن ، از حریم شخصی افراد محافظت می کند." اما آنها هشدار دادند: "با این حال ، شخصی که احتمالاً توسط یک بازیگر خوب و با انگیزه هدف قرار می گیرد ، نباید از احراز هویت اثر انگشت استفاده کند."

سیستم پمپ وکیوم خلاء برای پالایش روغن

سیستم پمپ وکیوم خلاء برای پالایش روغن

با افزایش هزینه مواد اولیه و بالا رفتن هزینه پردازش کارخانه های روغن خوراکی ، کنترل شرایط فعلی کاهش سود یا حتی ضرر دشوار خواهد بود. در مواجهه با وضعیت شدید حفاظت از محیط زیست ، وضعیت بازار و فشار عظیم رقابت در بازار ، شرکتهای نفتی سعی خواهند کرد اقدامات مختلفی را برای صرفه جویی در مصرف انرژی و کاهش مصرف و کاهش هزینه پردازش انجام دهند. این مقاله به طور عمده کاربرد سیستم خلاء پایین تر در شرکتهای بزرگ گریس را ارائه می دهد و وضعیت فعلی سیستم خلاء تصفیه گریس و روند کار سیستم خلاء را تحلیل می کند. بیایید در مورد آن به همراه تولید کننده پمپ خلاء یاد بگیریم .

وضع موجود سیستم خلاء در پالایش نفت

در حال حاضر ، پمپ جت بخار سه مرحله ای یا پمپ جت آب معمولاً برای از بین رفتن سیستم خلاء در کارگاه پالایش در داخل و خارج از کشور استفاده می شود. از پمپ جت آب برای تجزیه رنگ استفاده می شود. پمپ جت بخار چهار مرحله ای بیشتر برای سیستم خلاء دزد زدایی مورد استفاده قرار می گیرد ، سیستم خلاء تراکم خشک یا سیستم خلاء مایع قلیایی با دمای پایین نیز در برخی شرکت ها مورد استفاده قرار می گیرد. پمپ جت بخار سنتی چهار مرحله ای در اکثر بخش های دزد زدایی از تولید گریس خانگی استفاده می شود. از مزایای سیستم پمپ جت بخار چهار مرحله ای می توان به ساختار ساده ، عمر طولانی ، ظرفیت زیادی برای استخراج هوا ، عدم حساس به گرد و غبار و غیره اشاره کرد ، اما از معایب آن استفاده زیاد بخار ، مصرف زیاد آب خنک کننده ، مقدار زیادی پساب است. آلودگی محیط زیست ، سایش آسان نازل و خوردگی آسان انژکتورها. از این رو،

فرایند کار سیستم خلاء:

بخار موجود در سیستم وارد اولین کندانسور سرد و دوم کندانسور سرد می شود ، گرما را با آمونیاک مایع ، یخ و یخ زدایی به طور مستقیم تبادل می کند و بنزین غیر چگالنده از طریق سیستم خلاء در پشت استخراج می شود. کندانسور سرد یخ اول و دوم خازن سرد یخ بطور متناوب کار می کنند. هنگامی که اولین کندانسور یخ سرد پر از یخ شود ، سیستم به دوم کندانسور یخ سرد تبدیل می شود. در این زمان ، اولین کندانسور یخ سرد نیاز به درمان یخ دارد. با وارد کردن بخار کم فشار در مخزن ذوب یخ ، بخار از طریق لوله اتصال به اولین کندانسور یخ سرد وارد می شود و ذوب یخ در اولین کندانسور یخ سرد ، آب یخ را به درون مخزن ذوب یخ باز می کند و سپس اولین کندانسور سرد را به دمای لازم خنک می کند تا وارد حالت آماده به کار شود.

سیستم خلاء می تواند انرژی بیش از 40٪ در فرایند خنک تولید نفت را نجات دهد. سیستم پمپ خلاء اثرات جمع آوری اسیدهای چرب را تا حد زیادی بهبود می بخشد. پمپ جت بخار سنتی چهار مرحله ای با پمپ خلاء دو مرحله ای و یک پمپ خلاء حلقه آب جایگزین می شود که باعث کاهش مصرف بخار می شود. سیستم پمپ خلاء می تواند مصرف بخار را به حداقل برساند ، تخلیه فاضلاب را کاهش دهد و به طور موثری میزان تبخیر گاز تحریک کننده اجزای سبک را کنترل کند.

به طور خلاصه ، از نظر سطح فنی و وضعیت توسعه سیستم خلاء دفع فاضلاب نفت در داخل و خارج از کشور ، سیستم خلاء به دلیل بلوغ فنی بالا و تأثیر چشمگیر ، فناوری برتر برای کاهش مصرف انرژی در صنعت نفت داخلی بزرگ است. در عین حال ، استفاده از سیستم خلاء در شرکتهای بزرگ گریس دارای چهار مزیت است: مصرف بخار کم؛ گردش آب خنک کننده کم بوی کوچک و هزینه کل عملکرد پایین.

محتوای مشابه:

https://andnews.ir/%d8%a7%d9%86%d8%af%d8%a7%d8%b2%d9%87-%da%af%db%8c%d8%b1%db%8c-%d8%b9%d9%85%d9%84%da%a9%d8%b1%d8%af-%d9%be%d9%85%d9%be-%d9%88%da%a9%db%8c%d9%88%d9%85/

یک حسگر قابل کشش و قابل تراکم برای الکترونیک پوشیدنی و روبات های نرم

پیشرفت های اخیر فن آوری باعث توسعه الکترونیکی پیشرفته و پیشرفته شده است. برخی از این ابزارهای جدید ، به ویژه دستگاههای پوشیدنی و روباتهای نرم ، از اجزای الکترونیکی انعطاف پذیر ، از جمله سنسورها ، محرکها و ابررساناها استفاده می کنند یا می توانند تا حد زیادی سود ببرند.

محققان دانشگاه ژنگژو و دانشگاه پکن در چین اخیراً سنسور جدید کششی و قابل فشرده سازی هیدروژل را ایجاد کرده اند که می تواند برای ساخت انواع فن آوری های انعطاف پذیر یا نرم با قابلیت های سنجش از جمله ردیاب های بهداشتی و پوست روباتیک استفاده شود. این سنسور که در مقاله ای منتشر شده در مواد و مهندسی ماکرو مولکولی ساخته شده است ، از نظر ساختگی و همچنین مقرون به صرفه بسیار آسان است ، و این باعث می شود آن را برای پیاده سازی های در مقیاس بزرگ ایده آل کنید.

محققان با پراکندگی یکنواخت پودر نانوالیاف کربن (CFP) درون یک هیدروژل مبتنی بر پلی وینیل الکل (PVA) آن را ایجاد کردند. PVA تاکنون ثابت کرده است که به دلیل خواص مکانیکی مناسب آن و این واقعیت که تجزیه پذیر نیست ، برای توسعه الکترونیک انعطاف پذیر بسیار امیدوار کننده است.

محققان با پراکندگی CFP در داخل هیدروژل مبتنی بر PVA توانستند مقاومت مکانیکی مواد را افزایش داده و هدایت الکتریکی آن را افزایش دهند. آنها از آنچه به عنوان یک روش "چرخه انجماد و ذوب" شناخته می شود ، استفاده می کنند که مستلزم یخ زدن و ذوب شدن یک ماده است.

هیدروژل PVA / CFP تولید شده از این فرایند برای یافتن محدوده کششی (366٪) و فشرده سازی (70٪) پیدا شد. این باعث می شود آن را برای توسعه الکترونیک بسیار انعطاف پذیر ، که می تواند کشش یا فشرده شود در حالی که حفظ قابلیت سنجش مطلوب ، ایده آل است.

"در طول 1000 چرخه بارگذاری ، بارگذاری هیدروژل PVA / CFP دارای تغییر شکل پلاستیک کم (<10٪ ، برای کشش و فشرده سازی) ، راندمان اتلاف انرژی اندک (5.62٪ در زیر کشش و 12.13٪ تحت فشرده سازی) و مکانیکی پایدار استحکام و حساسیت عالی ، خواه به 100٪ کشیده شود و یا به 50٪ سویه فشرده شود. "محققان در مقاله خود نوشتند.

علاوه بر اینکه نسبتاً ساده و کارآمد است ، این روش برای ساخت سنسورهای کششی و قابل فشرده سازی ، کم هزینه است و از این رو می توان به راحتی از آن استفاده کرد. علاوه بر این ، این امکان را فراهم می کند تا حسگرهایی با عملکرد بسیار بالا داشته باشد که بتواند طیف گسترده ای از رفتارها یا فعالیتهای انسانی را تشخیص دهد.

به عنوان مثال ، سنسورهای ایجاد شده با استفاده از استراتژی جدید ساختگی می توانند با دقت تشخیص دهند که کاربر در حال خم یا کشش مفاصل ، تنفس و بلع است. آنها همچنین می توانند تغییرات فشار را که انسان هنگام پیاده روی یا حرکت به وجود می آورد ، حس کنند.

محققان سنسورهای خود را در چندین سناریو آزمایش کردند و آنها را روی مچ دست کاربر گذاشتند تا بتواند تنش عضلات مشت را تشخیص دهد ، بر روی گلو برای نظارت بر بلع ، روی معده برای تشخیص تنفس یا زیر کفش فقط برای نظارت بر رفتار راه رفتن کاربر استفاده کند. آنها همچنین از همان سنسورها برای تشخیص لمس انسان و هنگامی که او روی سنسور فشار می آورد ، استفاده کردند.

سنسور کرنش هیدروژل نانوالیاف پلیمر کربن در حال حاضر به نتایج بسیار امیدوارکننده ای رسیده است ، و پتانسیل آن را برای انواع مختلف برنامه ها برجسته می کند. در آینده می توان از این دستگاه برای تولید دستگاههای پوشیدنی جدید مانند ساعتهای هوشمند و ردیابهای بهداشتی استفاده کرد ، اما همچنین می تواند ساخت پوسته های الکترونیکی کششی با قابلیت سنجش پیشرفته را فعال کند.

یک استراتژی پایدار برای تولید حسگرها برای روباتهای نرم

تعداد فزاینده ای از شرکت ها و گروه های تحقیقاتی در حال حاضر در حال تولید سنسورهای سازگار بر اساس مواد کامپوزیتی هستند که می توانند طیف گسترده ای از برنامه های ممکن را داشته باشند. مواد کامپوزیت ، مواد ساخته شده از دو یا چند ماده ، اغلب دارای خواص منحصر به فرد و سودمندی هستند که با اجزای مختلف آنها متفاوت است.

مطالعات گذشته نشان داده اند که مواد کامپوزیتی حاوی ماتریس های پلیمری و پرکننده های رسانا به خصوص برای توسعه سنسورهای سازگار امیدوار کننده هستند ، زیرا می توانند در مقیاسهای بزرگ چاپ شوند. یک مزیت اصلی سنسورهای ساخته شده از این کلاس از مواد این است که می توانند در سیستم های هندسی پیچیده یا انعطاف پذیر مانند دستگاه های پوشیدنی و روبات های نرم ادغام شوند .

محققان دانشگاه ییل اخیراً رویکردی را ارائه داده اند که می تواند تولید پایدار سنسورهای سازگار برای کاربردهای روباتیک نرم را فعال کند. این رویکرد ، که در یک مقاله Science Robotics ارائه شده است ، شامل استفاده از یک امولسیون Pickering مبتنی بر اتانول است که به طور خودمراقبتی منعقد می شود و یک کامپوزیت رسانا ایجاد می کند که به راحتی بر روی سیستم های روباتیک نرم قابل چاپ است.

محققان در مقاله خود نوشتند: "چاپ مواد کامپوزیتی به طور کلی مستلزم استفاده از حلالها مانند تولوئن یا سیکلوهگزان برای حل کردن رزین پلیمر و نازک شدن مواد به ویسکوزیته قابل چاپ است." "با این حال ، چنین حلال ها باعث تورم و تجزیه بیشتر لایه های پلیمری می شوند و باعث می شوند که ابزار مواد کامپوزیت محدود شود. علاوه بر این ، بسیاری از حلال های معمولی سمی هستند و یا در غیر این صورت خطرات سلامتی دارند."

ویدئو با مقایسه "نقاشی" امولسیون حمل شده با اتانول و یک امولسیون سمی معمولی با حلال روی یک بادکنک. امولسیون سمی باعث می شود بالون پاپ شود. اعتبار: کیم و همکاران ، علمی. ربات 5 ، eaay3604 (2020)
محققان ییل با آگاهی از چالش های پیش آمده در تلاش برای چاپ مواد کامپوزیت با استفاده از حلالها ، روش جدیدی را ابداع کردند که می تواند تولید حسگرها را به روشی کارآمدتر و پایدار تر امکان پذیر سازد. استراتژی آنها توسعه یافته مبتنی بر استفاده از امولسیون Pickering مبتنی بر اتانول است که به طور خودمشقطع منعقد می شود و یک کامپوزیت رسانا ایجاد می کند که می تواند در انواع حسگرها چاپ شود.

محققان در مقاله خود نوشتند: "امولسیون پیکرینگ شامل پیش سازهای پلیمری امولسیون شده است که توسط نانوذرات رسانا در یک حامل اتانول تثبیت می شوند." "پس از تبخیر اتانول ، پیش سازها رها می شوند ، که پس از آن در میان شبکه های نانوذرات به هم می رسند و به صورت خود به خود در تماس با رطوبت اتمسفر می شوند."

ویدئویی از سنسورهایی که برای اندازه گیری خم شدن آرنج روی نوار کینزیولوژی استفاده شده اند. اعتبار: کیم و همکاران ، علمی. ربات 5 ، eaay3604 (2020)
محققان هنگامی که استراتژی جدید تولید حسگر خود را ترسیم کردند ، امولسیون Pickering خود را در تعدادی از سیستم های پلیمری از جمله مواد نساجی سنتی و محرک های نرم چاپ کردند. ماده رسانای مورد استفاده آنها به این سیستمها امکان سنجش را می دهد و در نتیجه انواع مختلفی از حسگرهای سازگار ایجاد می شود .

پمپ وکیوم خلاء بدون روغن در صنعت پتروشیمی

پمپ وکیوم خلاء بدون روغن در صنعت پتروشیمی

صنعت پتروشیمی یک صنعت اساسی است. این خدمات پشتیبانی کشاورزی ، انرژی ، حمل و نقل ، ماشین آلات ، الکترونیک ، نساجی ، صنایع سبک ، ساخت و ساز ، مصالح ساختمانی و سایر صنایع و زندگی روزمره مردم را ارائه می دهد و نقش مهمی در اقتصاد ملی دارد. پمپ خلاء روغن ، پمپ خلاء حلقه آب و پمپ جاروبرقی معمولاً در پالایش روغن و تولید پتروشیمی استفاده می شود. این مقاله عمدتا کاربرد پمپ خلاء بدون روغن را در صنعت پتروشیمی و مزایای پمپ خلاء عاری از روغن ارائه می دهد.

پمپ خلاء فاقد روغن دارای مزایای استفاده از ساختار مناسب داخلی و خارجی ، انتخاب مناسب مواد ، عملکرد خوب تعادل دینامیکی ، لرزش کوچک ، سر و صدای کم ، عملکرد آب بندی مناسب و عمر طولانی قطعات آسیب پذیر است. علاوه بر این ، روغن حفره در حفره پمپ خلاء وجود ندارد ، از پسماند و یا زباله استفاده نمی شود ، بنابراین می توان خلاء تمیز به دست آورد. محیط واکنش در واکنش شیمیایی تجهیزات شیمیایی به دلیل تخلیه پمپ خلاء ، ماهیت آن تغییر نخواهد کرد ، بنابراین برای بهبود تمیز گاز دم مفید است.

پمپ خلاء نوعی ماشین آلات انتقال دهنده است که هوا را از فشار منفی بیرون می کشد و هوا را تحت فشار جوی خاموش می کند. هدف آن ایجاد و حفظ خلاء مورد نیاز سیستم فرآیند است.

ویژگی های پمپ خلاء فاقد روغن:

1. می تواند بدون هیچ گونه محیط کار (بدون روغن) فعالیت کند و هیچگونه آلودگی ایجاد نکند. در همین حال ، سطل تبادل گاز این دستگاه به مواد فیلتر مجهز شده است تا از اثر هوای تمیز اطمینان حاصل شود.

2. اتخاذ فن آوری جدید و مواد جدید ، ساختار جمع و جور و معقول ، حجم کم ، وزن سبک ، حرکت راحت ، عملکرد پایدار ، درجه خلاء بالا و سر و صدای کم ، که می تواند از تأثیر خلاء ایده آل یا جریان هوا با جریان بالا اطمینان داشته باشد.

3. بدنه فیلم در حالت غیر اصطکاک برای حرکت استفاده می شود ، بدون تولید گرما و از بین رفتن اصطکاک. این فیلم از لاستیک فلوئور ، مقاوم در برابر خوردگی و ماندگاری طولانی ساخته شده است.

4- با سیستم اگزوز خود خنک کننده ، می تواند به طور مداوم به مدت 24 ساعت کار کند.

5- طراحی قابل تنظیم فشار می تواند نیازهای فشارهای مکش و فیلتراسیون مختلف را در یک محدوده مشخص تأمین کند.

6. قسمت بدنه پمپ با 4 فنجان مکش ثابت شده است تا از قرارگیری پایدار پمپ اطمینان حاصل شود. یک دستگیره در بالا برای حرکت قابل حمل وجود دارد.

پمپ خلاء بدون روغن در صنعت پتروشیمی:

1. بازیافت گاز: در زمینه صنعت نفت و گاز طبیعی ، گاز به جو منتقل می شود. چه تولید بالادست و چه پالایش پایین دست ، بازیابی فرآیند بازیابی گاز هیدروکربن از مخزن ذخیره سازی است. با از بین بردن خلا و فشرده سازی گاز از مخزن ذخیره ، می توان بازیابی گاز را انجام داد. با استفاده از پمپ خشک ، می توان بازیابی ، مایع سازی و سپس استفاده از گاز اتان شد.

2. بازیافت گاز: بازیابی گاز به طور عمده به بازیافت گاز در سیستم یا تولید فاضلاب تصفیه خانه اشاره دارد. به دلیل ترکیب آن ، این گاز معمولاً به عنوان پسماند در نظر گرفته می شود ، اما پس از جداسازی قابل بازیابی است. روش کار این است که از پمپ خلا برای تحویل آن به کمپرسور خط لوله ، فشرده سازی آن و سپس تحویل آن به تجهیزات تولید برق برای تصفیه استفاده شود و می توان از آن برای تولید برق مشترک استفاده کرد. این نه تنها برای حفاظت از محیط زیست مفید است ، بلکه می تواند مزایای جدیدی نیز به بار آورد.

3. تقویت گاز و بهبود بازیافت روغن: تقویت گاز و بهبود بازیافت روغن یک فرایند بالادست از جمله از بین بردن خلاء موجود در چاه های نفت برای رفع فشار چاه های نفت ، باعث می شود روغن آزادتر جریان یابد و تولید روغن را بهبود بخشد. همچنین شامل بازیابی اتفاقی گاز است.

4- تثبیت روغن خام: نفت خام را می توان با استفاده از پمپ خلا یا کمپرسور برای تخلیه گاز محلول و تثبیت فشار بخار واقعی تثبیت کرد.

مطلب مشابه:

https://akhabarebartar.ir/%d9%be%d9%85%d9%be-%d8%a7%d9%86%d8%aa%d9%82%d8%a7%d9%84-%d9%86%db%8c%d8%b1%d9%88-%d9%88%da%a9%db%8c%d9%88%d9%85/

فن آوری انرژی سبز با الهام از طبیعت مانع مهم توسعه را برطرف می کند

دانشمند هاینز فری ده ها سال را صرف ساختن نسخه مصنوعی یکی از ظریف ترین و مؤثرترین دستگاه های طبیعت کرد: برگ.

فری و بسیاری دیگر از محققان در سراسر جهان به دنبال استفاده از فتوسنتز هستند- واکنش شیمیایی ناشی از نور خورشید که گیاهان سبز و جلبکها برای تبدیل دی اکسید کربن (CO 2 ) به سوخت سلولی استفاده می کنند - برای تولید انواع سوختی که می تواند به خانه های ما قدرت دهد. و وسایل نقلیه اگر بتوان فن آوری لازم را در گذشته از مدلهای نظری و نمونه های اولیه آزمایشگاهی تصفیه کرد ، این ایده ماه مه ، معروف به فتوسنتز مصنوعی ، این پتانسیل را دارد که با استفاده از مازاد CO 2 در جو ما ، منابع بزرگی از انرژی کاملاً تجدید پذیر را تولید کند .

با جدیدترین پیشرفت خود ، فری و تیمش در آزمایشگاه ملی لارنس برکلی وزارت انرژی (آزمایشگاه برکلی) اکنون به این هدف دست یافته اند. دانشمندان یک سیستم فتوسنتز مصنوعی ، ساخته شده از لوله های نانوسیم تولید کرده اند ، که به نظر می رسد قادر به انجام تمام مراحل اصلی واکنش تولید سوخت است.

جدیدترین مقاله آنها ، که در مواد پیشرفته کاربردی منتشر شده است ، نشان می دهد که طراحی آنها اجازه می دهد تا سریع پروتون ها از فضای داخلی لوله ، جایی که از انشعاب مولکول های آب تولید می شوند ، به سمت خارج ، جایی که با CO 2 و الکترون ها ترکیب می شوند ، فراهم شود. برای تشکیل سوخت این سوخت در حال حاضر مونواکسید کربن است ، اما تیم در تلاش برای ساخت متانول است. جریان سریع پروتون ، که برای استفاده موثر از نور خورشید برای تشکیل سوخت ضروری است ، خار در کنار سیستم های فتوسنتز مصنوعی گذشته است.

اکنون که تیم نشان داده است که چگونه لوله ها می توانند تمام کارهای فتوسنتزی را به صورت جداگانه انجام دهند ، آنها آماده هستند تا آزمایش سیستم کامل را آغاز کنند. واحد منفرد این سیستم "کاشیهای سوخت خورشیدی" مربع کوچک خواهد بود (چندین اینچ از یک طرف) که حاوی میلیاردها لوله نانو مقیاس بین یک کف و سقف سیلیکات نازک و کمی انعطاف پذیر است که دهانه های لوله از طریق این پوشش ها سوراخ می شوند. فری امیدوار است که کاشیهای گروه او بتواند اولین کسی باشد که موانع بزرگی را که هنوز هم با این نوع فناوری روبرو هستند ، برطرف می کند.

 
فری که دانشمند ارشد منطقه بیوشیمی آزمایشگاه برکلی است ، گفت: "هنوز دو چالش برطرف نشده است." وی افزود: "یکی از آنها قابلیت مقیاس پذیری است. اگر می خواهیم سوخت های فسیلی را در سطح زمین نگه داریم ، باید بتوانیم در ترات ها انرژی ایجاد کنیم - این مقدار بسیار زیاد از سوخت است. و شما باید یک سوخت هیدروکربنی مایع درست کنید تا در واقع بتوانیم با استفاده از تریلیون دلار ارزش زیرساخت ها و فناوری های موجود از آن استفاده کنید. "

وی خاطرنشان کرد: به محض اینکه الگویی که این الزامات را برآورده کند ، ایجاد مزرعه سوخت خورشیدی از بسیاری از کاشی های انفرادی می تواند به سرعت پیش برود. وی افزود: "ما به عنوان دانشمندان پایه اولیه ، باید کاشی کار کنیم و همه سؤالاتی در مورد عملکرد آن برطرف شود. و مهندسان صنعت می دانند که چگونه می توانند این کاشی ها را به هم وصل کنند. مایل مربع."

تصویر میکروسکوپی (شکل بالا) از نانولوله‌ها ، تولید شده در یک ورق و یک شماتیک (لایه پایین) از لایه‌هایی که هر لوله ریز از آن تشکیل شده است. در لایه سیلیس جاسازی شده "سیم های مولکولی" ساخته شده از زنجیره های هیدروکربنی کوتاه است که به داخل اکسید کبالت در داخل متصل شده و به طرف دی اکسید سیلیس تیتانیوم در طرف مقابل وصل می شوند. این سیمها بارهایی را که توسط مولکولهای جذب کننده نور در آن مرز ایجاد می شوند ، در سراسر غشاء تا اکسید کبالت ایجاد می کنند و اکسیداسیون آب را قادر می سازند. اعتبار: آزمایشگاه برکلی
چگونه کار می کند

هر ریز (تقریباً 5/0 میکرومتر عرض) ، لوله توخالی درون کاشی از سه لایه ساخته شده است: یک لایه داخلی اکسید کبالت ، یک لایه میانی سیلیس و یک لایه بیرونی دی اکسید تیتانیوم. در لایه داخلی لوله ، انرژی ناشی از نور خورشید که به اکسید کبالت تحویل داده می شود ، آب را تقسیم می کند (به شکل هوای مرطوب که درون هر لوله جریان می یابد) و پروتون و اکسیژن آزاد تولید می کند.

Won Jun Jo گفت: "این پروتون ها به راحتی در لایه بیرونی جریان می یابند ، جایی که آنها با دی اکسید کربن ترکیب می شوند تا در حال حاضر مونوکسید کربن و متانول در یک مرحله آینده تشکیل شوند." همکار بعد از دکترا و نویسنده اول مقاله. "این سوخت در فضای بین لوله ها جمع می شود ، و می توان آن را به راحتی جمع کرد."

نکته مهم این است که لایه میانی دیواره لوله اکسیژن تولید شده از اکسیداسیون آب در قسمت داخلی لوله را نگه می دارد و دی اکسید کربن و مولکولهای سوخت در حال تحول در خارج را از نفوذ به داخل داخلی مسدود می کند و بدین ترتیب دو واکنش شیمیایی بسیار ناسازگار را از هم جدا می کند. مناطق

محققان فیوژن تأثیر نیروگاه خلبان در ایالات متحده را تأیید کردند

احساس فزاینده در مورد توسعه فناوری همجوشی برای تولید انرژی در ایالات متحده ، این هفته با انتشار گزارش اجماع جامعه توسط یک گروه متنوع از محققان از دانشگاه ها ، آزمایشگاه های دولتی و صنعت ، تقویت دیگری پیدا کرد. از جمله توصیه های آن ، توسعه نیروگاه همجوشی خلبان ، هدف بلندپروازانه ای است که می تواند گامی مهم به سوی یک صنعت انرژی آمیخته آمریکا باشد.

این گزارش - اولین مورد از نوع خود در تقریبا 20 سال و محصول یک فرآیند همکاری 15 ماهه جدید - نیازهای علمی با اولویت بالا را شناسایی می کند که می تواند به پر کردن شکاف در دانش همجوشی کمک کرده و محرک ساختن فیوژن به عنوان یک منبع انرژی عملی را تسهیل کند. این کمیته مشاوره علوم انرژی فیوژن وزارت انرژی ایالات متحده (FESAC) مورد استفاده قرار می گیرد ، زیرا مرحله جدیدی از برنامه ریزی استراتژیک را برای برنامه علوم انرژی فیوژن ، منبع اصلی بودجه تحقیقاتی فیوژن در ایالات متحده انجام می دهد.

در صورت مهار موفقیت آمیز ، همجوشی با ارائه تولید برق ایمن ، فراوان و عاری از کربن ، اساساً شبکه انرژی جهان را تغییر می دهد.

حدود 300 عضو جامعه همجوشی در طول سه جلسه کارگاه بزرگ و صدها جلسه کارگروه آنلاین با استفاده از یک فرآیند رأی گیری ناشناس که به همه شرکت کنندگان این فرصت را می داد تا آزادانه خود را ابراز کنند ، اجماع خود را به هم زدند. اولویت های برتر مرتبط با انرژی عبارتند از:

توسعه تأسیسات منبع نوترونی مشترک که می تواند برای توسعه مواد حیاتی و طراحی نیروگاهها مورد استفاده قرار گیرد.
تداوم تزریق دانش فیزیک پلاسما سوزان از طریق مشارکت مداوم در برنامه بین المللی ITER و گسترش همکاری های عمومی و خصوصی در ایالات متحده. و
طراحی فوری قبل از مفهوم تأسیسات جدید توکاماک آمریکا که تا پایان دهه به بهره برداری می رسد و از کار بر روی استخراج نیرو از گرمای اگزوز و پلاسما پشتیبانی می کند.
همچنین چندین "فرصت و نیازهای تحقیقاتی" شناسایی شده است که بطور گسترده در زمینه های همجوشی و پلاسما قابل اجرا هستند: استفاده از فن آوری های محاسباتی پیشرفته برای درک بهتر و مدل سازی. توسعه تشخیص پلاسما بهبود یافته. پشتیبانی بیشتر از مشارکت های دولتی و خصوصی. و پذیرش تنوع ، عدالت و شمول و همراهی با توسعه نیروی کار چندرشتری تر.

باب مومگارد ، مدیر اجرایی سیستم اسپریت مشترک المنافع MIT (CFS) می گوید: "این اولین بار در نسلی است که از جامعه فیوژن خواسته شده است تا خود سازماندهی کنند و بالاترین اولویت های خود را برای گرفتن علم از فیوژن به انرژی فیوژن بفهمند." ) ، یکی از تعداد فزاینده ای از شرکت های خصوصی که به دنبال ادغام هستند. "چگونه می توانیم با داده ، تجربه ، امکانات آزمایش - چیزهایی که برای حمایت از علم و در نهایت یک صنعت لازم است آماده شویم.

 
مگگارد می افزاید: "آکادمی های ملی علوم (NAS) گزارش خوبی را [در اواخر سال 2018] منتشر کرد ، که می گوید ما باید جسور باشیم و اکنون همجوشی انجام دهیم و امکانات آزمون ایجاد کنیم." وی افزود: "اما این متفاوت است زیرا کل جامعه ، با تلاش بسیار شفاف جمع می شوند تا به سؤالاتی درباره آنچه که ما انجام می دهیم ، چه کارهایی باید انجام شود ، و آنچه که ما مایل به انجام آن نیستند پاسخ دهند. در یک اتاق عقب اما توسط خود دانشمندان ، و آنها با یک برنامه و اولویت ها حاضر شدند - این یک نوع جالب است. "

ناتان هاوارد ، دانشمند پژوهش در مرکز پلاسما علوم و فیوژن MIT ، یکی از هفت کرسی بود که نظارت بر توسعه این گزارش را به اشتراک می گذارد ، که در پاسخ به درخواست FESAC در تهیه برنامه های استراتژیک بلند مدت برای برنامه های علوم فیوژن استفاده خواهد شد. صادر شده در نوامبر 2018.

هوارد توضیح می دهد: "بخش فیزیکی انجمن فیزیک پلاسما آمریکا رهبری را به عهده گرفت و هفت نفر از ما را جمع کرد تا داده ها را از جامعه جمع کنیم." علاوه بر انرژی فیوژن ، این تلاش همچنین توصیه های گسترده ای را برای Discovery Plasma Science ارائه داد ، زمینه متنوعی از تحقیقات اساسی با تأثیر در اخترفیزیک ، فیزیک پلاسما با چگالی انرژی بالا و سایر رشته ها.