บาคาร่าเว็บตรง โมเลกุลที่ทำหน้าที่เหมือนวงล้อ โครงสร้างอะตอมของโซลิดอิเล็กโทรไลต์ Na 3 PS 4พร้อมช่องสำหรับ Na +ไอออน (สีม่วง) ระหว่าง PS 4 3- polyanions (สีส้ม) โมเลกุลที่ทำหน้าที่เหมือนวงล้อช่วยขับเคลื่อนโซเดียมไอออนผ่านอิเล็กโทรไลต์แบบโซลิดสเตต การค้นพบนี้โดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Duke ในสหรัฐอเมริกา สามารถช่วยในการพัฒนาแบตเตอรี่ยุคหน้าด้วยแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย
รวมถึงศูนย์จัดเก็บข้อมูล สมาร์ทโฟนแบบบาง
และยานพาหนะไฟฟ้าขนาดเล็ก แบตเตอรี่ลิเธียมไอออนเป็นแหล่งพลังงานทางเลือกในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบพกพาและรถยนต์ไฟฟ้าในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม อิเล็กโทรไลต์อินทรีย์ที่ติดไฟได้และเป็นพิษเป็นสาเหตุที่น่าเป็นห่วง ลิเธียมยังหายากและมีราคาแพงเมื่อเทียบกับโลหะอื่นๆ ทั่วไป และอุปทานทั่วโลกอาจมีความไม่แน่นอนหลายประการ
ความหนาแน่นของพลังงานของโซเดียมต่ำกว่าของลิเธียม แต่ก็ยังเป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับการใช้งานแบตเตอรี่ด้วยความอุดมสมบูรณ์และต้นทุนที่ต่ำลง ปัญหาคือมีวัสดุเพียงไม่กี่ชนิดเท่านั้นที่นำไอออนโซเดียมได้ดีพอที่จะสร้างอิเล็กโทรไลต์ที่ดี นักวิจัยจึงกระตือรือร้นที่จะระบุอิเล็กโทรไลต์ที่เป็นของแข็งใหม่ซึ่งไอออนจะแพร่กระจายอย่างรวดเร็วและการทำความเข้าใจกลไกที่รับผิดชอบในการแพร่กระจายนี้เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการนั้น
โหมดโฟนอนแบบแอนฮาร์โมนิกอย่างแรง นำโดยOlivier Delaireนักวิจัยของ Duke ใช้การทดลองการกระเจิงนิวตรอนที่ห้องปฏิบัติการแห่งชาติ Oak Ridgeเพื่อศึกษาอิเล็กโทรไลต์ที่เป็นไปได้ โซเดียมไธโอฟอสเฟต (Na 3 PS 4 ) เป็นที่ทราบกันดีว่าโครงสร้างผลึกของวัสดุนี้สร้างอุโมงค์มิติเดียวสำหรับโซเดียมไอออน แต่งานใหม่นี้แสดงให้เห็นว่า PS 4 รูปทรงพีระมิดที่มีฟอสฟอรัส-กำมะถัน PS 4ซึ่งสร้างกรอบอุโมงค์ก็บิดและหมุนได้เช่นกัน การเคลื่อนไหวนี้ทำให้เกิดโหมดโฟนอนแบบแอนฮาร์โมนิกอย่างแรงซึ่งทำหน้าที่เหมือนล้อพาย ช่วยให้โซเดียมไอออนเคลื่อนที่ผ่านวัสดุโดยปล่อยให้ “กระโดด” ตามเส้นทางพลังงานขั้นต่ำ
กลยุทธ์แซนวิชทำให้แบตเตอรี่ลิเธียมโซลิดสเตตใช้งานได้นานขึ้น
ในขณะที่กระบวนการนี้ได้รับการทำนายโดยทฤษฎี ผลลัพธ์ของ Delaire และเพื่อนร่วมงานแสดงให้เห็นว่ามันซับซ้อนกว่าที่เคยคิดไว้มาก ซึ่งเป็นสิ่งที่พวกเขายืนยันโดยใช้ ab initio พลวัตของโมเลกุลและการคำนวณไดนามิกของโมเลกุลแบบขยายที่ศูนย์คอมพิวเตอร์วิทยาศาสตร์วิจัยพลังงานแห่งชาติ ในการคำนวณใหม่ ทีม Duke ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์พื้นผิวพลังงานที่อาจเกิดขึ้นซึ่งอะตอมสั่นสะเทือนและเคลื่อนที่
นักวิจัยกล่าวว่าผลลัพธ์ของพวกเขาซึ่งอธิบายไว้ใน วิทยาศาสตร์ พลังงานและสิ่งแวดล้อมให้ความเข้าใจด้วยกล้องจุลทรรศน์ว่าการสั่นสะเทือนของอะตอมช่วยให้การแพร่กระจายของโซเดียมไอออนผ่านวัสดุได้อย่างไร ตอนนี้พวกเขากำลังศึกษาวัสดุที่แตกต่างกันเล็กน้อยซึ่งมีพลวงแทนฟอสฟอรัส
ตัวเลือกทั้งหมดจะต้องมีจำนวนเครื่องบินเป็นพันลำ และเครื่องบินแต่ละลำจะทำการก่อกวนอย่างน้อยหนึ่งลำต่อวัน เนื่องจากเครื่องบินจะบินได้ภายใต้สภาวะที่รุนแรง ความปลอดภัยของนักบินและผู้คนบนพื้นดินเป็นปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งที่นักวิจัยได้ทำการตรวจสอบ พวกเขาพบว่ายานแม่แบบสองขั้นตอนและโดรนที่ขับเคลื่อนด้วยจรวดมีข้อกังวลด้านความปลอดภัยในการปฏิบัติงานต่ำที่สุดในตัวเลือก 25 กม. พวกเขายังชี้ให้เห็นว่าต้นแบบการทำงานของทั้งสองขั้นตอนนั้นใช้งานได้แล้ว เป็นผลให้ทีมอธิบายตัวเลือกนี้เป็น “แนวคิดที่ชนะ” แต่เพียงเล็กน้อยเท่านั้น
การถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) เป็นเครื่องมือสำคัญในการวินิจฉัยและการจัดการสภาพทางระบบประสาท อย่างไรก็ตาม ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจ MRI ของศีรษะ ประกอบกับการขาดแคลนนักรังสีวิทยาทั่วโลก ทำให้เวลาที่ใช้ในการรายงานผลการสแกนเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบปีต่อปี ความล่าช้าในการรายงานอาจทำให้การรักษาล่าช้า ส่งผลให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยแย่ลงและค่ารักษาพยาบาลเพิ่มขึ้น งานในมือที่เกิดจากการระบาดใหญ่ของ COVID-19 ทั่วโลก
มีแนวโน้มที่จะทำให้ปัญหารุนแรงยิ่งขึ้นไปอีก
ทีมงานที่King’s College Londonหวังว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะช่วยแก้ปัญหาคอขวดนี้ได้ นักวิจัยได้พัฒนากรอบการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (CNNs) ที่สามารถระบุความผิดปกติในการสแกนด้วย MRI พวกเขาอธิบายแนวทางของพวกเขาใน การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
“แบบจำลองของเราสามารถลดเวลาในการรายงานสำหรับการตรวจที่ผิดปกติได้โดยการทำเครื่องหมายความผิดปกติอย่างถูกต้องในขณะที่ทำการถ่ายภาพ ซึ่งช่วยให้แผนกรังสีวิทยาสามารถจัดลำดับความสำคัญของทรัพยากรที่จำกัดในการรายงานการสแกนเหล่านี้ก่อน” ผู้เขียนนำDavid Wood กล่าว ในการแถลงข่าว “สิ่งนี้จะช่วยเร่งการแทรกแซงโดยทีมคลินิกที่อ้างอิง”
กำลังสร้างข้อมูลการฝึกอบรม
วิธีการเรียนรู้เชิงลึกและโดยเฉพาะอย่างยิ่ง CNN แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ แต่โมเดลดังกล่าวต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีความเกี่ยวข้องสำหรับการฝึกอบรม จนถึงปัจจุบัน การพัฒนาแบบจำลองสำหรับการประเมิน MRI ของศีรษะถูกจำกัดด้วยความยากลำบากในการได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นตัวแทนทางคลินิกและมีป้ายกำกับอย่างถูกต้องสำหรับการฝึกแบบจำลอง
Wood และเพื่อนร่วมงานแก้ไขปัญหานี้ด้วยการพัฒนาตัวแยกประเภทรายงานตามการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)ที่ได้ฉลากจากรายงานข้อความรังสีวิทยาและกำหนดให้กับการสอบ MRI ที่เกี่ยวข้อง
ในการศึกษาล่าสุดนี้ นักวิจัยได้ใช้ตัวจำแนกรายงาน neuroradiology ที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้าเพื่อจัดหมวดหมู่การตรวจ MRI ของศีรษะมากกว่า 70,000 รายการจากเครือข่ายโรงพยาบาลขนาดใหญ่สองแห่งในสหราชอาณาจักรโดยปกติหรือผิดปกติ โดยสร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกแบบจำลอง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้อนุญาตให้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับความผิดปกติทางคลินิกที่อาจเกิดขึ้นอย่างเต็มรูปแบบ (เช่น ความผิดปกติของหลอดเลือด เนื้องอก เลือดออกหรือโรคหลอดเลือดสมอง เป็นต้น) ตลอดจนผู้จำหน่ายเครื่องสแกน โปรโตคอลการถ่ายภาพ และประชากรผู้ป่วยที่แตกต่างกัน บาคาร่าเว็บตรง
