来自光合作用的燃料。免费技术图书馆新闻

光合作用产生的燃料

29.12.2020

哈佛大学化学与化学生物学系的能源教授 Daniel Nocera 和他的同事创造了两种设备——人造叶子和仿生叶子——利用太阳能来生产液体燃料。

人造片是一种硅基太阳能电池，两侧附着有各种催化材料。当浸入水中时，该设备利用阳光的能量将水分解成氧气和氢气。多亏了细菌 Ralstonia eutropha 的仿生叶子从空气中吸收二氧化碳并将其与氢气结合，从而产生人造叶子。液体燃料是通过人工光合作用产生的。

这位科学家指出，在 2020 年，研究人员用自养黄杆菌取代了这种细菌。这使得开发出一种设备，可以将空气中的氮和人造叶子中的氢结合起来制造肥料。

他补充说，人工光合作用的效率是自然光合作用的 10 倍。 2021年，该团队计划探索扩展该技术的实用方法。在短期内，这将有助于发展碳中和的分散能源、食品和生产结构。例如，氢已经被用于为一些车辆提供燃料。

多亏了太阳的能量，才有可能生产塑料、药品和其他物质。 Nocera 指出，当人们飞往火星时，这项技术将派上用场。宇航员尿液中的水可以与他们呼出的二氧化碳结合，生产合成药物、维生素、食物和药物。

科学家们深信，世界正在寻找在没有化石燃料的情况下维持生命的方法，而人工光合作用技术使社会离这一目标更近了一步。

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用于时间序列分析的深度学习技术 20.03.2016

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“机器学习是人工智能的核心技术。近年来，该领域的所有注意力都集中在深度学习技术上，作为自动提取解释和评估现象所必需的特征值的一种方式，”该公司指出。大量的时间序列数据是从设备上采集的，尤其是在物联网时代，通过对这些数据进行深度学习并进行高度准确的分类，可以进行进一步的分析，并具有创造的前景。新产品和解决方案，开辟新的业务线。”

富士通解释说，被誉为人工智能突破的深度学习技术提供了高度准确的图像和语音识别，但仍仅适用于有限类型的数据。特别是，到目前为止，很难准确地对来自连接到物联网的设备的易失时间序列数据进行自动分类。

该公司开发了一种基于混沌理论和拓扑的深度学习技术，可以自动准确地对易失性时间序列数据进行分类。该技术甚至可以准确处理变化幅度较大的复杂时间数据。

最新技术使用以下程序进行训练和分类：使用混沌理论的时间序列数据的图形表示；使用拓扑对图表进行定量描述；使用卷积神经网络进行训练和分类。

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