Khi thế giới bắt đầu những bước chuyển mình mới, hướng tới một tương lai xanh và bền vững, ngành công nghiệp ô tô cũng không nằm ngoài xu hướng đó. Cuộc cách mạng xe điện đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, và những lợi ích thiết thực mà nó mang lại cho người dùng ngày càng trở nên rõ ràng, đặc biệt là về mặt kinh tế.
Mahr Engineered Solutions vừa ra mắt một giải pháp hoàn toàn mới dành cho các trạm đo độ nhám và đường viền MarSurf: bộ phận xoay thủ công. Thiết bị này giúp tăng đáng kể tính linh hoạt và khả năng tiếp cận các điểm đo phức tạp trên phôi gia công – một bước tiến quan trọng trong cải tiến hiệu suất đo lường công nghiệp.
![[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.
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