Cientistas devem criar uma biblioteca para o gelo antes que ele derreta

Imagem: Getty

À medida que o globo aquece, aparentemente estamos próximos de alcançar aquele ponto ideal entre todo o derretimento do gelo e o fim do mundo. Cientistas na França e na Itália iniciaram o projeto Protegendo a Memória do Gelo para preservar as informações valiosas armazenadas nas geleiras das montanhas que desaparecem lentamente.

O vencedor do Prêmio Nobel da Paz de 2007 e climatologista Jean Jouzel deu seu apoio ao projeto, dizendo que “nas próximas décadas, ou mesmo séculos, este arquivo de gelo será inestimável - seja para descobertas científicas totalmente sem precedentes ou para compreender as mudanças locais no ambiente . ”

Carlo Barbante, um cientista italiano que lidera o projeto, diz que sua geração de cientistas “tem uma responsabilidade especial para com as gerações futuras” de preservar esse gelo.

No final deste mês, uma equipe de glaciologistas irá ao Col du Dôme, perto da fronteira da Itália e da França, para perfurar as primeiras amostras , “enormes amostras cilíndricas chamadas testemunhos de gelo”, para o projeto. Se você está preocupado com a falta de energia na biblioteca, não tenha medo! Os cientistas vão armazenar o gelo "nos planaltos da Antártica", que eles chamam de "o freezer mais confiável e natural do mundo". E então eu acho que eles vão ficar lá até que a Terra fique tão quente que tudo derreta. Legal.

[ Fio dental ]

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A localização e o reconhecimento precisos podem ajudar o robô a entender o ambiente ao redor, e a navegação pode ser usada para saber para onde ir em seguida. Normalmente, há muitos sensores em carros autônomos. Além do GPS, é comum usar várias câmeras para observar o ambiente como um olho humano. Ex: Tesla tem 8 câmeras. Você também pode usar o Lidar para obter o mapa de profundidade. :Waymo. Também precisamos de sensores para realizar as funções de direção autônoma. A diferença entre carros de entrega autônomos e carros autônomos À primeira vista, os carros de entrega autônomos (chamados de carros de entrega) são muito semelhantes aos carros autônomos, mas na verdade existem muitas diferenças. A velocidade, a rota e o alcance dos caminhões de entrega são diferentes. Os caminhões de entrega andam na calçada e se movem na velocidade das pessoas que caminham. Em comparação com a direção em alta velocidade que os carros autônomos precisam enfrentar, os caminhões de entrega são menos perigosos e requerem precisão e cálculos. A latência é baixa. Caminhões de entrega são relativamente convenientes para testar. Os carros autônomos precisam enfrentar uma variedade de cenários, como cidades ou montanhas, desertos ou neve. As áreas que enfrentamos são pequenas e cada área pode ter diferentes formas de relevo ou climas, que podem ser otimizados para diferentes áreas. Os cenários de uso são diferentes e o custo é diferente.O preço de um Tesla é diferente do preço de um caminhão de entrega e os sensores que podem ser usados ​​também são diferentes. Tesla tem uma grande capacidade de bateria e um forte poder de computação que pode ser suportado. Os veículos de entrega precisam otimizar o consumo de energia e reduzir continuamente os custos de hardware para atingir o objetivo de entrega de baixo custo. Como nossa equipe está trabalhando? Olhando para a equipe de uma perspectiva não técnica, existem as seguintes características. A equipe está completa. Cerca de metade de nossa equipe é um cientista (cientista aplicado) e a outra metade é um engenheiro (engenheiro de software), e todos têm atividades relacionadas a robôs fundos. Entre eles, há desde o último ano até o recém-formado, e vários membros se juntaram desde o início deste projeto Scout, e eles têm um bom conhecimento de arquitetura e desenvolvimento de software. Desde que entrei para a equipe, os membros não mudaram muito, os membros estão estáveis ​​e a operação é relativamente tranquila. O chefe (gerente) se comunica sem problemas com a equipe. O chefe tem uma reunião com todos 1–1 toda semana para discutir vários problemas encontrados no trabalho. Como o chefe tem formação em engenharia (PhD), ele frequentemente discute o andamento do projeto, se há algum obstáculo (bloqueador) ou como o Brainstorm pode melhorar a precisão do algoritmo, um pouco como uma reunião semanal entre um instituto de pesquisa e um professor. Além de discutir o projeto, o chefe perguntará de vez em quando se ele encontrou algum problema, problema com a operação da equipe ou organização, e assim por diante. Às vezes, eles não ousam reclamar e, se pequenos problemas não forem resolvidos, podem se acumular em problemas maiores. Se o chefe discutir com uma atitude aberta e encorajar a equipe a levantar o problema, haverá uma chance de resolvê-lo o mais rápido possível. Entre eles, um colega levantou uma questão relacionada ao On-call, e o chefe discutiu com todos na reunião da equipe e chegou a um consenso.As opiniões negativas são muito valiosas. Em uma reunião, o chefe abriu um questionário realizado por toda a organização para discutir com todos. A Amazon também atribui grande importância ao estabelecimento de mecanismo (sistema, processo). Depois de encontrar um problema, ele pensará em como melhorar o processo para que erros semelhantes possam ser encontrados mais facilmente e antecipadamente, e corrigidos. Que projeto você fez? Principalmente projetos relacionados a imagens, incluindo melhoria de algoritmos existentes, aumento da taxa de sucesso e disponibilidade. Também existe um projeto sobre a "posição inicial do robô", comumente conhecido como o problema de inicialização.

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