![[Case study] Bay an toàn hơn với hệ thống phanh của Dunlop Aerospace](/images/articles/2025/05/09/133912569160211815.jpg)
Ngành sản xuất máy bay tại Vương quốc Anh đã tăng trưởng ổn định trong những năm gần đây. Để đáp ứng nhu cầu này, tổ hợp gia công trục bánh và mặt bích (hub and flange cell) của Dunlop Aerospace đã đầu tư vào 3 máy CNC quan trọng trong giai đoạn 1998–2000, đồng thời trang bị hệ thống đầu dò Renishaw. Việc này giúp tăng tính ổn định của quy trình và giảm đáng kể thời gian gia công.
Thước cặp là một loại thiết bị rất phổ biến trong nhóm ngành công nghiệp, kĩ thuật. Ứng dụng cơ bản nhất của thước cặp chính là phục vụ đo kiểm trong các nguyên công từ thô đến tinh của ngành công nghiệp chế tạo sản xuất. Ngoài ra, thước cặp cũng được sử dụng trong các phòng kiểm tra, quản lý chất lượng như QA,QC,KCS của các nhà máy cũng như trong môi trường nghiên cứu học thuật hoặc DIY.
Công nghệ scan 3D từ lâu đã không còn xa lạ gì với chúng ta. Nhưng người ta thường chỉ liên tưởng nó với những ứng dụng trong sản xuất máy móc, mô hình, đồ họa,... Thực chất, công nghệ này cũng giúp ích rất nhiều cho y khoa. Có thể nói đó là một trong những bước tiến vượt bậc của nhân loại trong hành trình chiến đấu với bệnh tật và tử thần để giành lại cuộc đời cho người khác. Cùng điểm danh những ứng dụng của công nghệ này trong ngành y học hiện đại:
Giới khoa học đã phát triển cách thức xác định nhanh chóng và chính xác các "thông tin cá nhân" của những con muỗi, hỗ trợ việc giám sát bệnh tật do muỗi gây ra.
Theo trang tin khoa học Eureka Alert, nhóm nghiên cứu tại Đại học Rhode Island (Mỹ) đã áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân loại muỗi về giới tính, chủng, loài và dòng giống.
Thành công này có ý nghĩa quan trọng trong phòng chống các bệnh nguy hiểm do muỗi truyền như sốt rét, sốt xuất huyết, Chikungunya.
Trí tuệ nhân tạo có thể xác định nhanh chóng các loại muỗi mà cả chuyên gia vẫn chưa phân biệt được.
Bệnh sốt rét hiện vẫn đang là cuộc khủng hoảng sức khỏe tại nhiều lục địa, với số ca nhiễm và số người có nguy cơ mắc cao nhất ở vùng cận Sahara của châu Phi. Tuy nhiên, xác định những con muỗi truyền sốt rét rất khó vì có một sốt chủng loài mà ngay cả những chuyên gia cũng gần như không thể phân biệt được.
Trong nghiên cứu mới, nhóm khoa học đã ứng dụng một thuật toán trí tuệ nhân tạo gọi là "mạng thần kinh tích chập" (Convoluted Neural Network - CNN) để phân tích 1.709 bức ảnh 2D của những con muỗi trưởng thành. Số muỗi này được thu thập từ 16 đàn của 5 vùng địa lý, bao gồm 1 loài vẫn chưa phân biệt được.
Sử dụng một thư viện các loài muỗi đã xác định, nhóm nghiên cứu dạy cho CNN cách phân biệt chủng muỗi Anopheles với những chủng muỗi khác, xác định loài và giới tính trong cùng một chủng Anopheles và xác định 2 dòng trong cùng một loài. Hệ thống AI đã dự đoán chính xác gần 100% về loài và hơn 98% về giới tính.
Kết quả nghiên cứu này được đăng trên tạp chí khoa học PLOS Neglected Tropical Diseases.
Theo báo cáo của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) vào tháng 8-2020, số ca mắc sốt xuất huyết trong 30 năm qua cao gấp 5 lần so với 30 năm trước đó và đã lan rộng ra 128 quốc gia, với hơn 3 tỉ người sống trong vùng có nguy cơ nhiễm bệnh.
Mỗi năm ước tính có khoảng 390 triệu trường hợp mắc sốt xuất huyết, tỉ lệ tử vong trung bình khoảng 2,5-5%. Những biến đổi về khí hậu, xây dựng, môi trường sống, di biến động dân cư... khiến cho nguồn truyền bệnh ngày càng đa dạng và khó kiểm soát.
Nguồn: khoahoc.tv
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English