Tecnologia

Che cosa hanno in comune la rete 5G e un'arma non letale sviluppata dai militari? Il Dipartimento della Difesa ha sviluppato un dispositivo di controllo della folla non letale chiamato Active Denial System (ADS). (1)

Questo articolo è stato pubblicato da Health Freedom Idaho nel mese di dicembre 2018 ma è estremamente attuale. In Europa il dibattito sulla tecnologia 5G è molto intenso. Coloro che hanno asserito che questa tecnologia può essere utilizzata a scopi militari sono stati derisi, ma questo articolo prova in maniera inequivocabile che la tecnologia 5G è impiegata nell'ambito militare.

L'ADS funziona sparando un raggio ad alta potenza di onde a 95 GHz su un obiettivo, ovvero a lunghezze d'onda millimetriche. Chiunque viene catturato dentro il raggio sentirà un forte bruciore alla pelle. La sensazione di bruciore si interrompe quando l'obiettivo lascia il raggio. Quest'arma opera su onde a 95 GHz e il 5G funzionerà sulle stesse frequenze.

Le reti cellulari e Wi-Fi di oggi si basano sulle microonde, un tipo di radiazione elettromagnetica che utilizza frequenze fino a 6 gigahertz (GHz) per trasmettere in modalità wireless voce o dati. Tuttavia, le applicazioni 5G (2) richiederanno lo sblocco di nuove frequenze più alte da 6 GHz a 100 GHz e oltre, utilizzando onde submillimetriche e millimetriche, per consentire la trasmissione a velocità ultra elevate di dati nella stessa quantità di tempo rispetto alle precedenti tecnologie a microonde.

L'arma statunitense che si basa sulla capacità di questa tecnologia elettromagnetica di indurre spiacevoli sensazioni di bruciore sulla pelle come una forma di controllo della folla è stata lanciata nel mese di dicembre del 2018.

Le onde millimetriche sono utilizzate dall'esercito degli Stati Uniti nelle pistole a dispersione di massa chiamate Active Denial Systems.

I ricercatori di Carnegie Mellon hanno sviluppato un anodo di metallo semi-liquido per batterie di prossima generazione. Il nuovo anodo potrebbe contribuire a creare una batteria al litio in metallo ad alta energia più sicura.

I ricercatori del Mellon College of Science e del College of Engineering della Carnegie Mellon University hanno sviluppato un anodo semiliquido basato su metallo che rappresenta un nuovo paradigma nella progettazione delle batterie. Le batterie al litio prodotte con questo nuovo tipo di elettrodo potrebbero avere una capacità maggiore ed essere molto più sicure rispetto alle batterie a base di litio concepite sul metallo che utilizzano come anodo la lamina di litio.

Il team di ricerca interdisciplinare ha pubblicato le sue scoperte nell'attuale numero di Joule. (1)

Le batterie a base di litio sono uno dei tipi più comuni di batterie ricaricabili utilizzate nell'elettronica moderna a causa della loro capacità di immagazzinare grandi quantità di energia. Tradizionalmente, queste batterie sono fatte di elettroliti liquidi combustibili e due elettrodi, un anodo e un catodo, che sono separati da una membrana. Dopo che una batteria è stata caricata e scaricata ripetutamente, fili di litio chiamati dendriti possono crescere sulla superficie dell'elettrodo. I dendriti possono penetrare attraverso la membrana che separa i due elettrodi. Ciò consente il contatto tra l'anodo e il catodo che può causare il cortocircuito della batteria e, nel peggiore dei casi, prendere fuoco.

Il dottor Krzysztof Matyjaszewski, (2) J.C. Warner University Professor of Natural Sciences nel Dipartimento di Chimica di Carnegie Mellon, spiega: "incorporare un anodo di litio metallico nelle batterie agli ioni di litio ha il potenziale teorico di creare una batteria con una capacità molto maggiore di una batteria con un anodo di grafite, ma la cosa più importante che dobbiamo fare è assicurarci che la batteria che creiamo sia sicura."

L'apprendimento automatico sta superando gli umani nel predire la morte o l'infarto. Questo è quello che suggerisce uno studio presentato recentemente all'ICNC 2019.

Analizzando ripetutamente 85 variabili in 950 pazienti con aspettative di vita di sei anni, un algoritmo ha “imparato” come interagiscono i dati dei loro volti. Ha quindi identificato i modelli che correlavano le variabili alla morte e all'attacco cardiaco con una precisione superiore al 90%.

L'apprendimento automatico, il moderno fondamento dell'intelligenza artificiale (AI), viene utilizzato ogni giorno. Il motore di ricerca di Google, il riconoscimento facciale su smartphone, le auto a guida autonoma, i sistemi di raccomandazione di Netflix e Spotify utilizzano tutti algoritmi di apprendimento automatico per adattarsi al singolo utente.

I medici si basano sui punteggi inerenti alle probabilità di rischio per prendere decisioni terapeutiche. Tuttavia, questi punteggi derivano da una serie di variabili e spesso hanno una precisione modesta nei singoli pazienti. Tuttavia, mediante la reiterazione e l'aggiustamento di alcuni processi di calcolo, l'apprendimento automatico può sfruttare grandi quantità di dati e identificare modelli complessi che potrebbero non essere evidenti agli esseri umani.

L'autore dello studio, il dottor Luis Eduardo Juarez-Orozco, (1) del Turku PET Centre, (2) in Finlandia, ha dichiarato: “Gli umani hanno difficoltà a pensare oltre tre dimensioni (un cubo) o quattro dimensioni (un cubo nel tempo). Il momento in cui saltiamo nella quinta dimensione ci perdiamo. i modelli ad alta dimensionalità sono più utili dei modelli a singola dimensione per prevedere i risultati negli individui e per questo abbiamo bisogno dell'apprendimento automatico.”