banner
뉴스 센터
우리는 귀하의 특별 주문을 이행할 준비가 되어 있습니다.

그래핀

Nov 06, 2023

이것을 소셜 미디어에 공유하세요:

크레딧: 단락

AI 기반 예측 및 위험 관리 도구, 기존 실리콘 기술보다 몇 배 더 민감하고 에너지 효율적인 그래핀 센서를 포함한 여러 기술이 영국의 선도적인 엔지니어링 혁신으로 선정되기 위해 경쟁하고 있습니다.

세 가지 뛰어난 혁신은 영국 공학 혁신 부문에서 가장 오래 지속되고 가장 권위 있는 상인 2023년 MacRobert 상의 최종 후보로 왕립 공학 아카데미(Royal Academy of Engineering)에 의해 선정되었습니다. MacRobert 상은 상업적 성공과 실질적인 사회적 이익을 보여주는 세계를 변화시키는 기술 혁신 뒤에 숨은 엔지니어링 영웅을 기념하며, 엔지니어링 선구자인 Sir Richard Friend FREng FRS 교수가 의장을 맡은 엄격하고 경쟁이 치열한 심사 과정을 거쳐 결선 진출자가 선정되었습니다.

세 회사는 금메달과 £50,000의 상금을 두고 경쟁하고 있으며 올해 우승자는 7월 13일 런던에서 열리는 Royal Academy of Engineering Awards Dinner에서 발표될 예정입니다.

왕립 공학 아카데미 MacRobert Award 심사위원단 의장인 Sir Richard Friend FREng FRS 교수는 다음과 같이 말했습니다. "엔지니어링 혁신은 경제 성장과 지속 가능한 미래의 원동력입니다. 올해의 세 명의 MacRobert Award 결선 진출자는 영국 엔지니어링 독창성의 훌륭한 예입니다. 많은 사회적 문제를 해결하는 세계 최고 수준의 상업적으로 실행 가능한 제품을 개발하고 있습니다.

"AI의 힘을 활용하는 nPlan의 기계 학습 플랫폼은 세계 최대 규모의 건설 및 인프라 프로젝트의 위험을 줄이는 데 도움을 주고 있으며, Paragraf의 선구적인 그래핀 사용은 다른 응용 분야 중에서도 전기 자동차 안전에 있어 중요한 혁신을 제공하고 Ceres는 판도를 바꾸는 연료전지는 탈탄소화를 가속화하고 기후 변화에 대처하는 데 도움이 될 것입니다.

올해 결선 진출자는 다음과 같습니다.

Ceres Power – 순 제로 미래를 가능하게 하는 청정 에너지 기술

세레스(Ceres)는 발전용 연료전지와 녹색 수소용 전해조를 포함한 선구적인 청정 에너지 기술로 최종 후보에 올랐습니다. 고체산화물 셀은 혁신적인 증착 기술과 고도로 차별화된 스택 기술과 결합되어 세계가 필요한 규모와 속도로 탈탄소화하려는 경우 결정적인 향상된 성능을 제공하는 일반적인 저비용 재료를 기반으로 합니다. 기후변화에 대처하세요.

세레스는 진정으로 되돌릴 수 있는 독점 기술을 보유하고 있습니다. 한 방향으로 달리면 여러 연료를 사용하여 필요할 때, 필요한 곳에서 매우 효율적으로 전기를 생산할 수 있습니다. 반대로 작동하면 높은 효율성과 저렴한 비용으로 녹색 수소를 생성합니다. 이는 MacRobert Award 심사위원들이 청정 에너지 혁명의 큰 돌파구로 칭찬한 혁신입니다.

연료 전지는 새로운 기술은 아니지만 이국적인 재료 세트, 높은 작동 온도 또는 수소 연료에 대한 요구 사항으로 인해 우주 임무의 보존 수단이 되었습니다. Ceres는 일반적으로 발견되는 재료인 500~600C 범위의 온도에서 작동하는 얇은 천공 페라이트 강판에 인쇄된 전해질로 가돌리늄이 도핑된 세리아 세라믹 멤브레인을 사용하는 방법을 개척했습니다. 이는 성능, 연료 유연성, 비용 및 견고성에 대한 '골디락스' 온도입니다.

그 결과가 Ceres의 특허받은 셀 기술입니다. 하나의 셀은 방 하나를 밝히기에 충분하지만 2024년에 가동될 예정인 250메가와트의 용량은 50만 가구에 전력을 공급할 수 있습니다. Ceres의 라이선스 모델을 통해 Bosch, Doosan, Weichai 등 세계에서 가장 진보적인 기업들과 파트너십을 구축하여 발전, 운송, 산업 및 일상 생활을 탈탄소화하는 데 필요한 규모와 속도로 시스템과 제품을 제공할 수 있었습니다. 생활.

nPlan – 건설 프로젝트 지연으로 인한 수십억 달러 손실을 줄이는 데 도움이 되는 인공 지능(AI)

nPlan의 기계 학습 기술은 건설 프로젝트의 모든 요소에 소요되는 시간을 정확하게 예측하고 대규모 건설 및 인프라 프로젝트를 예측하고 위험을 제거하기 위해 수십 년 동안 가장 극적인 발전을 나타냅니다.