Компания из Японии разработала живые светильники
Самое экологичное освещение
Для создания «зеленого освещения» японские инженеры используют гены светящихся грибов. На данный момент проект еще находится в стадии разработки. Но, согласно утверждению его авторов, живые светодиоды способны выдавать достаточно света, чтобы с комфортом читать книгу, находясь рядом со светильником. Стоит отметить, что это далеко не первый опыт компании, связанный с «зеленым освещением». Naist Ubi уже научились выращивать тополя, которые светятся и освещают дорожки, не используя электроэнергию.
Новые технологии для защиты окружающей среды
Еще одним интересным проектом компании, представленным на выставке, стали смарт-щипцы для сбора мусора, оснащенные камерой, которая синхронизируется с приложением для смартфона. В результате устройство способно автоматически записывать информацию о типе и местоположении мусора во время уборки территории.
Связь реального мира и киберпространства
Миссия компании – сделать мир умнее и безопаснее при помощи технологий киберфизических систем. На данный момент разработка движется в трех направлениях:
- «Умный дом» - исследования, позволяющие технике распознавать и прогнозировать повседневные действия, а также настройка управления интеллектуальными бытовыми приборами с использованием датчиков и машинного обучения в тестовой жилой среде, построенной в университете.
- «Умная жизнь» - работа над исследованиями по измерению и улучшению степени физического и психического здоровья в повседневной жизни и спорте с помощью приложений для мобильных телефонов и носимых гаджетов.
- «Умный город» - направление, ориентированное на туристическую отрасль. Компания проводит исследования по эффективному совместному сбору, выборке и обобщению информации. Также в рамках этого направления разрабатываются решения для умных офисов, позволяющие сделать работу людей более комфортной и повысить производительность их труда.
Все исследования проходят три ступени: сбор данных физического мира при помощи гаджетов, их анализ системами ИИ с использованием технологий машинного обучения, а также обработка полученных результатов.