Les chercheurs se sont éloignés des combustibles fossiles au profit de sources d’énergie propres et renouvelables en réponse au changement dramatique du climat au cours des dernières années. L’accent est mis sur les piles à combustible à hydrogène et les piles à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) lorsqu’il s’agit de diverses sources d’énergie renouvelables. Les PEMFC sont une source d’énergie propre capable de produire de l’électricité à l’aide d’hydrogène. Ils sont principalement développés pour alimenter les applications de transport telles que les voitures, etc., mais peuvent également être utilisés pour alimenter les maisons et les entreprises. Ces piles à combustible fonctionnent en convertissant électriquement l’hydrogène en énergie, l’eau pure étant le seul sous-produit de la réaction. Les PEMFC sont une excellente source d’énergie renouvelable, mais elles présentent un inconvénient majeur qui peut les rendre quelque peu inefficaces.
En raison de la taille extrêmement petite et de la configuration structurelle complexe des piles à combustible, les ingénieurs ont jusqu’à présent eu beaucoup de mal à comprendre la manière exacte dont l’eau s’écoule, voire forme des flaques d’eau, à l’intérieur. Si l’eau créée en tant que sous-produit de la réaction ne peut pas sortir de manière adéquate de la cellule et “inonde” le système, les PEMFC peuvent perdre leur efficacité. Les chercheurs ont déjà tenté diverses techniques de visualisation de l’eau, y compris l’imagerie optique, la radiographie à rayons X et la tomodensitométrie à rayons X, pour améliorer les conceptions PEMFC et augmenter leur efficacité. Cependant, la résolution actuelle de ces techniques et le champ de vision sont insuffisants pour résoudre complètement la structure poreuse des PEMFC.
Pour mieux comprendre ce qui se passe à l’intérieur du PEMFC, des chercheurs de l’Université de Nouvelle-Galles du Sud, Australie (UNSW) ont développé un algorithme de super-résolution connu sous le nom de DualEDSR qui produit des images haute résolution à partir d’une tomodensitométrie micro-X à basse résolution. . (CT). La nouvelle technologie a été testée sur des piles à hydrogène individuelles pour modéliser précisément l’intérieur et augmenter son efficacité. DualEDSR peut améliorer le champ de vision d’environ 100 fois par rapport à une image HD. L’étude a également été publiée dans la prestigieuse revue Nature Communications.
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Quel que soit le matériel utilisé, il est normal qu’une image perde en résolution lorsqu’elle est réduite. Ici, en contournant ce problème, les chercheurs de l’UNSW ont fait un progrès révolutionnaire. L’équipe applique des techniques d’apprentissage en profondeur à une image radiographique basse résolution de la cellule et aux données d’un balayage haute résolution connexe d’une sous-section pour produire un modèle 3D détaillé de la cellule. En termes simples, c’est comme être capable de prédire avec précision le tracé de chaque route dans une zone à partir d’une vue aérienne floue d’une ville et d’une photo détaillée de quelques rues. La méthodologie des chercheurs est appropriée partout où l’imagerie est utilisée, comme dans les applications médicales, l’industrie du carburant ou le génie chimique. L’utilisation de la technologie d’apprentissage en profondeur des chercheurs sur les rayons X humains permettra aux praticiens médicaux de diagnostiquer diverses conditions plus précisément et plus rapidement en fournissant une connaissance plus approfondie des structures cellulaires de base du corps.
L’algorithme DualEDSR peut créer une représentation 3D complète de l’intérieur d’un PEMFC pour que les fabricants puissent mieux réguler l’eau produite et augmenter l’efficacité de la pile à combustible. Ainsi, ces problèmes peuvent être facilement résolus dans les conceptions à venir car le modèle peut identifier avec précision où l’eau s’accumule. Sur la base de plusieurs évaluations expérimentales des chercheurs, il a été révélé que l’algorithme produisait une modélisation haute résolution à partir d’images basse résolution avec une précision de 97,3 %. Comparé au temps qu’il faudrait à un scanner micro-CT pour obtenir des images haute résolution de l’ensemble de la pile à combustible, l’algorithme a créé plus rapidement un modèle à plus haute résolution.
Les chercheurs sont très enthousiastes à l’idée de révéler le potentiel des PEMFC pour fournir à l’avenir une électricité propre et respectueuse de l’environnement. En raison de la complexité des matériaux, des flux de gaz et de liquides et des réactions électrochimiques qui ont lieu, il est devenu de plus en plus difficile d’obtenir un modèle précis des PEMFC au cours des 20 dernières années. Mais l’équipe de recherche de l’Université de Nouvelle-Galles du Sud a réussi à atteindre cet objectif. Un autre domaine qui intéresse beaucoup les chercheurs est l’imagerie médicale. L’équipe a l’intention d’étendre ses recherches à l’avenir en utilisant des techniques d’apprentissage en profondeur pour des images qui n’ont pas été prises au même endroit ou peut-être avec le même instrument.
scanner le papier Et Article de référence. Tout le mérite de cette recherche revient aux chercheurs de ce projet. N’oubliez pas non plus de vous inscrire 14k + ML Sous RedditEt canal de discordeEt Courrieloù nous partageons les dernières nouvelles sur la recherche en IA, des projets d’IA sympas, et plus encore.
Khushboo Gupta est consultant stagiaire chez MarktechPost. Elle poursuit actuellement son baccalauréat en technologie de l’Indian Institute of Technology (IIT), Goa. Elle est passionnée par les domaines de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et du développement Web. Vous aimez en apprendre davantage sur le domaine technique en participant à divers défis.