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UltraFan es un motor aeronáutico de demostración -el mayor del mundo- que contiene un conjunto de nuevas tecnologías que proporcionan una mayor eficiencia en el consumo de combustible, lo que a su vez se traduce en menores emisiones y una mayor sostenibilidad.

Estas tecnologías son escalables y pueden desarrollarse para crear un motor con un rango de empuje de 25.000 lb a más de 100.000 lb, para aviones de fuselaje estrecho o ancho que puedan desarrollarse a partir de la década de 2030.

El demostrador UltraFan está diseñado para el futuro: estará preparado para funcionar con combustible de aviación 100% sostenible desde el primer día de servicio. Además, estamos explorando activamente posibles opciones para soluciones de energía híbrida-eléctrica y de hidrógeno.

Ya hemos probado nuestro sistema híbrido eléctrico Power Generation System 1 (PGS1) a más de 1,5 MW, lo que nos proporciona una experiencia líder en el sector. Estas pruebas tuvieron lugar en Trondheim (Noruega) y Bristol (Reino Unido), utilizando un motor AE 2100 modificado con electrónica de potencia y térmicas avanzadas.

Ahora estamos evaluando los requisitos futuros de los fabricantes de aviones y la aplicabilidad potencial de nuestros motores en el futuro. Una opción es un motor “más eléctrico” en el que aumentamos el nivel de contenido de tecnología eléctrica, por ejemplo extrayendo energía directamente o electrificando los sistemas de aceite y combustible. Alternativamente, la microhibridación nos permitiría utilizar la energía almacenada para optimizar el rendimiento del motor a lo largo del ciclo de vuelo y reducir aún más el consumo de combustible.

Synthesia ai alternativa

ResumenLos satélites de radar (SAR) adquieren sistemáticamente imágenes que pueden utilizarse para la vigilancia de volcanes, la caracterización de sistemas magmáticos y la posible previsión de erupciones a escala mundial. Sin embargo, la explotación de este gran conjunto de datos se ve limitada por la necesidad de inspección manual, lo que dificulta la difusión oportuna de la información. Aquí procesamos automáticamente ~ 600.000 imágenes de > 1000 volcanes adquiridas por el satélite Sentinel-1 en un período de 5 años (2015-2020) y utilizamos el conjunto de datos para demostrar la aplicabilidad y las limitaciones del aprendizaje automático para detectar señales de deformación. De los 16 volcanes marcados con mayor frecuencia, 5 experimentaron erupciones, 6 mostraron deformación lenta, 2 tuvieron deformación no volcánica y 3 tuvieron artefactos atmosféricos. El umbral de detección para todo el conjunto de datos es de 5,9 cm, lo que equivale a una tasa de 1,2 cm/año durante el periodo de estudio de 5 años. A continuación, utilizamos el gran conjunto de datos de prueba para explorar los efectos de las condiciones atmosféricas, la cubierta terrestre y las características de la señal en la detectabilidad, y descubrimos que el rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático está limitado principalmente por la calidad de los datos disponibles, siendo la coherencia deficiente y las señales lentas especialmente problemáticas. La ampliación del conjunto de datos de imágenes adquiridas, procesadas y marcadas sistemáticamente permitirá el análisis cuantitativo de las señales de vigilancia volcánica a una escala sin precedentes, pero será necesario un procesamiento a medida para las aplicaciones de vigilancia rutinarias.

Deidad tc-1

El Demostrador CPS está especificado para cubrir un flujo de trabajo habitual en la Ingeniería Dirigida por Modelos, donde un sistema es (1) descrito primero en un modelo de dominio de origen, luego (2) se utilizan transformaciones automatizadas de modelo a modelo para derivar un modelo de dominio de destino. Por último, (3) se realiza una transformación de modelo a texto para generar código a partir del dominio de destino. Además, un generador de modelos capaz de crear automáticamente modelos de dominio de origen puede respaldar las pruebas de corrección y la evaluación del rendimiento de los componentes.

En este ejemplo, el dominio de origen (CPS) representa un sistema ciberfísico con aplicaciones de comportamiento dinámico asignadas a hosts conectados. El dominio de destino (Deployment) representa la configuración de despliegue del sistema, con aplicaciones con estado contenidas por hosts. Los modelos de instancia de los dos dominios están conectados por un modelo de trazabilidad para mantener la correspondencia entre los elementos relacionados. Estos dominios se modelan en Ecore y los modelos de instancia se manejan utilizando el código generado por EMF.

Generador de vídeo Ai a partir de texto

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¿Qué es el vídeo con IA? Un creador de vídeos con IA utiliza modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para reconocer un gran número de patrones y objetos y utilizarlos para entrenarse en la resolución de tareas complejas, como la creación de vídeos.