지난 몇 년 동안 저는 모국인 캐나다에서 더 많은 시간을 보냈고 그곳에서 슈퍼마켓을 자주 방문했습니다(제가 가장 좋아하는 것은 Fortinos입니다). 영국 이외의 많은 국가와 마찬가지로 캐나다 슈퍼마켓에도 가파른 경사면에 사과와 오렌지가 진열되어 있습니다. 실제로 나는 진열대에서 잘못된 사과를 고르면 눈사태가 일어나 과일이 나를 삼켜버릴까 봐 종종 걱정합니다.

이런 우려를 갖고 있는 물리학자는 나뿐만이 아닌 것으로 밝혀졌다. 에두아르도 로하스, 폴 구티에레스 몇몇 칠레 대학의 동료들은 논문에서 이 문제를 조사했습니다.기울어진 입상 단층의 안정성: 붕괴되기 전에 얼마나 많은 구체를 선택할 수 있습니까?". 여기의 단층은 구의 ​​결정질 2D 배열로 모델링된 과일 디스플레이의 이상적인 측면입니다.

팀의 계산과 시뮬레이션에 따르면 경사가 매우 가파른 경우 과일 한 조각만 제거해도 붕괴될 수 있음을 시사합니다. 다른 극단에서는 얼마나 많은 과일이 제거되는지에 관계없이 매우 완만한 경사면이 결코 무너지지 않습니다. 놀랄 일도 아니며 상황이 흥미로워지는 곳은 중간 범위의 슬로프입니다. 연구팀은 이 범위에서 사과의 약 10%가 제거된 후에 눈사태가 발생한다는 것을 발견했습니다.

물론 이것은 슈퍼마켓의 농산물 섹션을 구매하는 사람들에게 매우 중요한 정보입니다. 비록 그들이 이미 이것을 알고 있을 것이라고 생각하지만 말입니다.

비용이 많이 드는 전환

현대적인 레이더 시스템과 위성 이미지에도 불구하고 북반구에서는 선박과 빙산과 관련된 심각한 사고가 매년 XNUMX~XNUMX건 발생합니다. 이러한 조우 중 일부는 선박과 버려진 선박에 심각한 손상을 초래합니다. 충돌이 발생하지 않더라도 예상치 못한 빙산과의 조우로 인해 잘못된 감지와 마찬가지로 비용이 많이 드는 방향 전환이 발생할 수 있습니다.

이제 영국 랭커스터 대학의 천체물리학자 두 명이 다음과 같은 방법을 개발했습니다. 인공지능(AI) 시스템 위성 데이터를 사용하여 빙산을 식별하고 움직임을 추적하는 것입니다. 이 기술은 AI를 사용하여 하늘의 넓은 영역에 있는 은하단을 검색하고 특성화하는 기술에서 채택되었습니다.

랭커스터의 존 스토트 Matthew Chan과 Matthew Chan은 현재 영국 과학 기술 시설 협의회로부터 £300,000의 지원을 받아 기술을 상용화하기 위해 대학과 협력하고 있습니다.

"우리는 우리 기술을 천체물리학 이외의 영역에 적용하려고 했으며, 이 프로젝트의 비전은 자동화된 빙산 및 해빙 탐지 시스템을 더욱 발전시켜 상업용 제품으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다."라고 Stott는 말합니다.

그들은 그들의 시스템이 94%의 성공률을 가지고 있으며 어떤 종류의 구름 아래에서도 작동한다고 말합니다. 이는 광역 합성개구레이더(SAR)를 사용하여 촬영한 위성 이미지에서 빙산과 해빙을 식별함으로써 이를 수행합니다. 상업 시스템이 가동되면 잠재적 위험 위치가 상선, 어업, 관광 선박, 해운 보험사 등 해양 산업 고객과 공유됩니다.

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• 출처: https://physicsworld.com/a/how-to-avoid-collapsing-a-fruit-display-astrophysicists-home-in-on-icebergs/