Suite

Comment activer l'accrochage pour une couche avec la valeur de tolérance avec la programmation python

Comment activer l'accrochage pour une couche avec la valeur de tolérance avec la programmation python


J'ai un polygone vectoriel et une couche de polyligne vectorielle. Je veux activer l'accrochage à la fois pour le calque avec une valeur de tolérance ? Comment puis-je le faire en utilisant la programmation python. J'ai essayé ce code mais j'obtiens l'erreur suivante :

snapper = QgsMapCanvasSnapper(canvas) snapper.setSnapSettingsForLayer(aLayer,True,SnapToVertexAndSegment,pixels,0.0001‌​,True)

Traceback (appel le plus récent en dernier) : File "", ligne 1, dans AttributeError : l'objet 'QgsMapCanvasSnapper' n'a pas d'attribut 'setSnapSettingsForLayer'

Quelqu'un peut-il m'aider à définir les options de capture sur le currentLayer à l'aide de la programmation python?


Vous devez d'abord le définir :

result3 = QgsVectorLayer("LineString", "ligne", "memory") #c'est pour créer votre calque ligneid=result3.id() # cela vous permet d'avoir l'idvalue de votre calque QgsProject.instance().setSnapSettingsForLayer(ligneid, True,2,1,1000,True) # il définit les options de capture ligneid : l'identifiant de votre calque, True : pour activer la capture de calque, 2 : options (0 : sur sommet, 1 sur segment, 2 : sommet+segment ), 1 : pixel (0 : type d'unité sur la carte), 1000 : tolérance, vrai : éviterIntersection)

Bibliothèques de scripts Python pour les simulations de fluides souterrains et de flux de chaleur avec TOUGH2 et SHEMAT

Les simulations numériques de fluides souterrains et de flux de chaleur sont généralement contrôlées manuellement via des fichiers d'entrée ou à partir d'interfaces utilisateur graphiques (GUI). L'édition manuelle des fichiers d'entrée est souvent fastidieuse et sujette aux erreurs, tandis que les interfaces graphiques limitent généralement la pleine capacité du simulateur. Aucune des deux approches ne se prête à l'automatisation, ce qui est souhaitable pour des simulations plus complexes.

Nous proposons une approche alternative basée sur l'utilisation de scripts. À cette fin, nous avons développé des bibliothèques Python pour scripter des simulations de sous-surface à l'aide des simulateurs SHEMAT et TOUGH2. Pour de nombreux problèmes, l'ensemble du processus de modélisation, y compris la génération de grille, la configuration du modèle, l'exécution, le post-traitement et l'analyse des résultats, peut être effectué à partir d'un seul script Python.

Grâce à des exemples de problèmes, nous démontrons une partie de la puissance potentielle de l'approche de script, qui non seulement rend la configuration du modèle plus simple et moins sujette aux erreurs, mais facilite également des simulations plus complexes impliquant, par exemple, plusieurs exécutions de modèles avec des paramètres variables les apports de chaleur et le niveau de raffinement du réseau). Il est également possible d'appliquer les méthodes développées pour étendre la fonctionnalité des interfaces utilisateur graphiques.

Baser notre approche sur le langage Python permet de tirer facilement parti des autres bibliothèques disponibles pour le calcul scientifique, avec une analyse sophistiquée des résultats souvent une question d'un seul appel de fonction. Nous envisageons de nombreuses autres applications possibles de l'approche, notamment la liaison avec des logiciels de modélisation géologique, l'exécution d'ensembles stochastiques de modèles et la modélisation hybride à l'aide de plusieurs simulateurs en interaction.

Points forts

► Nous décrivons une nouvelle approche de script pour les simulations de flux de fluides et de chaleur. ► Des modules Python ont été définis pour TOUGH2 et SHEMAT. ► Ils complètent et étendent les fonctionnalités des interfaces utilisateurs graphiques. ► Des études de maillage et des problèmes inverses simples sont possibles avec quelques lignes de code. ► Les nouvelles questions de recherche peuvent être traitées avec une flexibilité exceptionnelle.


Quelle est l'histoire d'Apache Spark ?

Apache Spark a débuté en 2009 en tant que projet de recherche à l'AMPLab de l'UC Berkley, une collaboration impliquant des étudiants, des chercheurs et des professeurs, axée sur les domaines d'application à forte intensité de données. L'objectif de Spark était de créer un nouveau framework, optimisé pour un traitement itératif rapide comme l'apprentissage automatique et l'analyse de données interactive, tout en conservant l'évolutivité et la tolérance aux pannes de Hadoop MapReduce. Le premier article intitulé « Spark : Cluster Computing with Working Sets » a été publié en juin 2010 et Spark était open source sous une licence BSD. En juin 2013, Spark est entré en phase d'incubation auprès de l'Apache Software Foundation (ASF) et s'est établi en tant que projet Apache Top-Level en février 2014. Spark peut s'exécuter de manière autonome, sur Apache Mesos ou le plus souvent sur Apache Hadoop.

Aujourd'hui, Spark est devenu l'un des projets les plus actifs de l'écosystème Hadoop, de nombreuses organisations adoptant Spark aux côtés d'Hadoop pour traiter le Big Data. En 2017, Spark comptait 365 000 membres meetup, ce qui représente une croissance 5 fois supérieure sur deux ans. Il a reçu la contribution de plus de 1 000 développeurs de plus de 200 organisations depuis 2009.


Il est souvent difficile de trouver des données réelles à utiliser avec des didacticiels, donc tout d'abord un coup de chapeau à Eric Pimpler, l'auteur d'ArcGIS Blueprints, pour m'avoir orienté vers l'accès aux données sur la criminalité pour Seattle. Pour suivre ce tutoriel vous aurez besoin des quartiers de Seattle Fichier de formes que vous pouvez télécharger à partir d'ici et les données de cambriolage pour 2015 auxquelles j'ai fourni un lien vers ici. Utilisez le Projetoutil de Outils de gestion des données > Projections et transformations pour projeter les données dans un système de coordonnées projetées. Pour ce tutoriel, j'ai utilisé UTM Zone 10N. Ouvrez, affichez et si vous voulez styliser les données dans ArcMap.


Il est souvent difficile de trouver des données réelles à utiliser avec des didacticiels, donc tout d'abord un coup de chapeau à Eric Pimpler, l'auteur d'ArcGIS Blueprints, pour m'avoir orienté vers l'accès aux données sur la criminalité pour Seattle. Pour suivre ce tutoriel vous aurez besoin des quartiers de Seattle Fichier de formes que vous pouvez télécharger à partir d'ici et les données de cambriolage pour 2015 auxquelles j'ai fourni un lien vers ici. Utilisez le Projetoutil de Outils de gestion des données > Projections et transformations pour projeter les données dans un système de coordonnées projetées. Pour ce tutoriel, j'ai utilisé UTM Zone 10N. Ouvrez, affichez et si vous voulez styliser les données dans ArcMap.


Tous les projets de recherche (89)

Formage 3D de composites avancés pour les applications automobiles et sportives

Le laboratoire de conception de fabrication (MDLab) de l'Université Purdue est motivé par les demandes croissantes d'aujourd'hui en matière de rentabilité et de solutions plus durables dans les secteurs de l'aérospatiale, de l'automobile et du sport. Nos recherches se concentrent sur l'intégration d'approches de fabrication de composites de nouvelle génération avec un banc d'essai de fabrication numérique Industrie 4.0 à grande échelle. Alors que l'utilisation de composites avancés s'étend de l'industrie aérospatiale aux applications à grand volume telles que les industries automobile et sportive, un formage complexe accru et une fabrication rentable sont de plus en plus demandés. Le MDLab a intégré une robotique avancée pour automatiser le processus de préformage des fibres, ce qui a permis de réduire considérablement les temps de cycle pour les structures de forme complexe.
L'un des équipements du laboratoire est la machine FREESTYLETM qui est utilisée pour former le M-TOW® (câble composite surtressé) dans n'importe quelle forme souhaitée et est synonyme de méthodes de formage de rouleaux métalliques. La méthode est une méthode de formage libre, aucun moule requis, et soulève des problèmes de précision dimensionnelle et de formage, ce qui met en évidence notre axe de recherche dans ce domaine.
Le projet de l'étudiant portera sur la maîtrise de la mise en forme de composites thermoplastiques en 3D. L'étudiant doit avoir le désir de travailler avec de nouveaux équipements de fabrication qui peuvent nécessiter des modifications d'équipement pour de meilleures performances. Les résultats de cette recherche contribueront à une meilleure compréhension de la stabilité dimensionnelle des composites thermoplastiques et serviront de préforme pour les composants surmoulés à utiliser dans l'industrie automobile.

Science des matériaux 4D - Microtomographie à rayons X, analyse d'images et apprentissage automatique

L'étudiant travaillera sur des techniques de caractérisation de pointe, telles que la microtomographie aux rayons X et la microscopie corrélative de matériaux à haute performance. Le projet impliquera l'analyse d'images et des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser efficacement et avec précision les ensembles de données de tomographie par rayons X.

Projet d'imprimante 4D

L'objectif du projet est d'utiliser une imprimante 3D Hyrel pour imprimer des circuits électroniques très complexes sans aucune interaction humaine. Pour montrer la complexité de notre méthode d'impression, notre travail d'impression final sera un neurone humain sous la forme d'une puce informatique. Les objectifs des étudiants de premier cycle incluront la résolution des nombreux problèmes qui se présentent, tels que l'amélioration de la mécanique de l'imprimante actuelle, la mise à jour ou l'ajout d'un nouveau logiciel d'impression, le changement du matériau de la cartouche utilisé, etc.

Accelerator Architecture Lab at Purdue (AALP) : Optimisation des simulateurs pour le développement de processeurs avancés

La conception et la recherche de processeurs modernes dans l'industrie et le milieu universitaire reposent sur une modélisation et une simulation à un stade précoce. Les idées qui composent chaque CPU, GPU et accélérateur que vous avez déjà utilisés ont commencé leur vie dans la simulation de processeur C++ au niveau du cycle. Aujourd'hui, une grande partie des progrès que nous constatons dans l'industrie des processeurs proviennent de la spécialisation (c'est-à-dire du TPU de Google) et de l'accélération (c'est-à-dire l'informatique GPGPU, comme le CUDA de NVIDIA). L'Accelerator Architecture Lab de Purdue (AALP) développe un simulateur de GPU open source populaire appelé Accel-Sim qui modélise les GPU NVIDIA modernes exécutant des charges de travail de calcul, comme celles couramment utilisées dans l'apprentissage automatique. Les détails intimes des actions entreprises sur chaque cycle d'un processeur réel sont modélisés dans le code C++ d'Accel-Sim, de sorte que de nouvelles idées architecturales peuvent être explorées et évaluées empiriquement sur des charges de travail réelles. La simulation d'un système aussi avancé et évolutif consomme une quantité importante de temps CPU et de mémoire (pour certaines charges de travail - de l'ordre d'un To !). Ce projet d'été consiste à comprendre la conception de haut niveau des GPU, le fonctionnement de base de CUDA et l'optimisation de l'infrastructure du simulateur pour consommer des ordres de grandeur moins de mémoire au moment de l'exécution, ce qui permet de simuler des charges de travail plus importantes et plus complexes. La réussite du projet permettra à l'étudiant de contribuer à un logiciel open source très visible et de développer des compétences de base pour travailler dans des sociétés de conception de matériel comme Intel, AMD, NVIDIA, Qualcomm, Microsoft et bien d'autres.

Plus d'informations : https://accel-sim.github.io
Site Web du groupe : https://engineering.purdue.edu/tgrogers/group/aalp.html

Accelerator Architecture Lab at Purdue (AALP) : Modélisation de diverses architectures GPU en simulation C++

La conception et la recherche de processeurs modernes dans l'industrie et le milieu universitaire reposent sur une modélisation et une simulation à un stade précoce. Les idées qui composent chaque CPU, GPU et accélérateur que vous avez déjà utilisés ont commencé leur vie dans la simulation de processeur C++ au niveau du cycle. Aujourd'hui, une grande partie des progrès que nous observons dans l'industrie des processeurs proviennent de la spécialisation (c'est-à-dire le TPU de Google) et de l'accélération (c'est-à-dire le calcul GPGPU, comme le CUDA de NVIDIA). Accelerator Architecture Lab at Purdue (AALP) développe un simulateur de GPU open source populaire appelé Accel-Sim qui modélise les GPU NVIDIA modernes exécutant des charges de travail de calcul, comme celles couramment utilisées dans l'apprentissage automatique. Les détails intimes des actions entreprises sur chaque cycle d'un processeur réel sont modélisés dans le code C++ d'Accel-Sim, de sorte que de nouvelles idées architecturales peuvent être explorées et évaluées empiriquement sur des charges de travail réelles. Bien que la conception de base des GPU partage de nombreuses similitudes entre les générations et les fournisseurs, chaque partie et chaque entreprise présentent des différences subtiles qui peuvent grandement affecter leurs performances sur les applications critiques, telles que celles trouvées dans l'apprentissage automatique. Ce projet d'été consiste à comprendre la conception de haut niveau des GPU, le fonctionnement de base de CUDA et la modélisation des performances des composants GPU de pointe de NVIDIA (un Ampere A100) et d'AMD. La réussite du projet permettra à l'étudiant de contribuer à un logiciel open source très visible et de développer des compétences de base pour travailler dans des sociétés de conception de matériel comme Intel, AMD, NVIDIA, Qualcomm, Microsoft et bien d'autres.

Plus d'informations : https://accel-sim.github.io
Site Web du groupe : https://engineering.purdue.edu/tgrogers/group/aalp.html

Fabrication additive d'alliages métalliques légers

L'étudiant travaillera sur la caractérisation microstructurale et les propriétés mécaniques de nouveaux alliages fabriqués par additif à base d'aluminium. Les tests et analyses de corrosion font également partie du projet existant.

Adhésifs à la plage

Les océans abritent une collection diversifiée d'animaux produisant des matériaux intrigants. Les moules, les balanes, les huîtres, les étoiles de mer et le varech sont des exemples d'organismes générant des matrices adhésives pour se fixer au fond marin. Notre laboratoire caractérise ces matériaux biologiques, conçoit des imitateurs de polymères synthétiques et développe des applications. Les efforts de caractérisation comprennent des expériences avec des animaux vivants, des protéines extraites et des modèles peptidiques. Les imitateurs synthétiques de ces bioadhésifs commencent par la chimie tirée des études de caractérisation et intègrent les résultats dans les polymères en vrac. Par exemple, nous imitons la réticulation de protéines adhésives contenant de la DOPA en plaçant des monomères avec des catéchols pendants dans divers squelettes polymères. Les forces d'adhérence de ces nouveaux polymères peuvent rivaliser avec celles des « super colles » cyanoacrylates. Le collage sous l'eau est également appréciable. Des efforts futurs sont prévus dans deux domaines différents : A) Utilisation d'adhésifs biosourcés et biomimétiques comme base pour la fabrication de nouveaux matériaux plastiques. Ce projet sera davantage dans le domaine de l'ingénierie des matériaux. B) Développer des adhésifs à base de gel pour la fermeture des plaies. Le travail ici impliquera certains aspects du génie biomédical.

Dispositifs portables avancés basés sur le textile

Nous développons des matériaux textiles avancés vers des appareils confortables et portables de nouvelle génération. L'étudiant sera impliqué dans la conception, la fabrication et la démonstration des dispositifs portables, y compris les capteurs, les composants de circuit, les générateurs d'énergie, etc.

Automatisation avancée des véhicules et expérimentation homme-sujet

L'automatisation des véhicules se développe à un rythme rapide dans le monde entier. Alors que les véhicules entièrement autonomes seront omniprésents sur la route au cours des prochaines années, de nombreuses initiatives de recherche sont actuellement en cours pour comprendre et concevoir des approches qui feront de cette technologie une réalité future. Ce travail va du développement d'algorithmes de capteurs et de commandes, aux schémas de réseaux et de connectivité, à la création d'interfaces de conduite embarquées. Ici, un élément essentiel à la conception efficace des systèmes de conduite autonome de prochaine génération est le conducteur humain. Il sera donc important d'étudier les interactions homme-véhicule et de définir les rôles/tâches du conducteur.

L'objectif de ce projet est de décrire et de mesurer les façons dont une personne interagit avec l'automatisation avancée des véhicules. Les étudiants participeront à plusieurs activités et apprendront une combinaison des éléments suivants : comment a) développer/coder des scénarios de simulation de conduite avancés, b) collecter des données sur les performances de conduite, c) analyser les données de conduite et de performances (à l'aide de méthodes via des progiciels), et d) rédiger des rapports techniques et/ou des publications. Les étudiants peuvent également acquérir de l'expérience dans la collecte et l'analyse de mesures physiologiques complémentaires, telles que les données sur les mouvements oculaires, l'activité cérébrale, la conductance cutanée et la fréquence cardiaque. Les étudiants travailleront en étroite collaboration avec les mentors des étudiants diplômés pour améliorer l'apprentissage.

Faire progresser la fabrication pharmaceutique grâce à la modélisation des processus et au développement de nouveaux capteurs

Les limites des processus par lots pour fabriquer des produits pharmaceutiques tels que les comprimés, associées aux progrès des outils de technologie d'analyse de processus (PAT) ont conduit à une évolution vers la fabrication en continu (CM), qui représente l'avenir de l'industrie pharmaceutique.

La flexibilité des processus continus peut réduire les déchets de matériaux et faciliter la mise à l'échelle plus facilement avec des stratégies de contrôle actives à l'échelle de l'usine. En fin de compte, cela se traduit par des médicaments moins chers et plus sûrs, ainsi qu'une chaîne d'approvisionnement en médicaments plus fiable.

Pour tirer pleinement parti des avantages de la fabrication en continu, il est important de capturer la dynamique du processus particulaire, qui peut être plus complexe que les processus chimiques courants à base de liquide ou de gaz. De plus, des systèmes efficaces de détection et de diagnostic des pannes doivent être en place, afin que des stratégies d'intervention puissent être mises en œuvre en cas de dysfonctionnement du système.

Tout cela nécessite le développement de modèles de processus qui tirent parti de la connaissance du processus et des mégadonnées. Les étudiants de cette partie de la recherche auraient la possibilité d'acquérir de l'expérience dans les logiciels de pointe pour la modélisation de processus (par exemple, Simulink, gProms, OSI PI) et l'apprentissage automatique (par exemple, Matlab, Python, .NET).

Plus important encore, ils seraient en mesure de tester les modèles dans l'usine pilote de fabrication de tablettes nouvellement installée de Purdue au laboratoire FLEX de Discovery Park.

Les capteurs sont un autre aspect important de la recherche. Dans ce projet, nous étudierons la faisabilité de deux nouveaux capteurs : un capteur basé sur la capacité pour mesurer le débit massique et un capteur d'imagerie particulaire qui capture directement des images des particules de poudre pour vous donner une distribution granulométrique. Nous testerons ces capteurs avec des capteurs NIR et Raman, et utiliserons l'analyse de données pour déterminer leur faisabilité d'application dans un processus de fabrication de produits pharmaceutiques.

Analyser un ensemble de données sur le travail d'équipe pédagogique à l'aide de techniques quantitatives et PNL

Le travail d'équipe est une compétence essentielle très appréciée tant par le milieu universitaire que par l'industrie, en particulier pour les ingénieurs qui travaillent généralement en petit groupe. Avec des dizaines d'années de développement, notre groupe de recherche, l'évaluation complète de l'efficacité des membres de l'équipe (CATME), avait collecté des millions de données d'enquête, y compris les commentaires des pairs. L'étudiant SURF sélectionné rejoindra notre groupe de recherche pour aider au nettoyage, à la préparation et à l'analyse des données pour la recherche pédagogique ou technique liée au travail d'équipe, et peut-être à la PNL (la PNL n'est pas nécessaire mais un plus).

Détection et correction automatiques des bogues et des vulnérabilités des logiciels

Dans ce projet, nous développerons des approches d'apprentissage automatique intéressantes pour apprendre automatiquement les modèles de bogues/vulnérabilités et corriger les modèles à partir de données historiques afin de détecter et de corriger les bogues logiciels et les vulnérabilités de sécurité. Ce projet est partiellement financé par un Facebook Research Award (https://research.fb.com/programs/research-awards/proposals/probability-and-programming-request-for-proposals/).

Des travaux antérieurs peuvent être trouvés ici : https://www.cs.purdue.edu/homes/lintan/publications/deeplearn-tse18.pdf

Nanocomposites de refroidissement radiatif bio-inspirés

Le refroidissement radiatif est une technologie de refroidissement passif sans consommation d'énergie, en réfléchissant la lumière du soleil et en rayonnant de la chaleur dans l'espace profond. Comparé aux climatiseurs conventionnels, le refroidissement radiatif permet non seulement d'économiser de l'énergie, mais aussi de lutter contre le réchauffement climatique. Récemment, notre groupe a inventé des peintures à matrice particulaire de type commercial qui refroidissent en dessous de la température ambiante sous la lumière directe du soleil. Les peintures de refroidissement Purdue ont attiré une attention mondiale remarquable. Lisez, par exemple, la couverture de BBC News ici : https://www.bbc.com/news/science-environment-54632523. Actuellement, nous travaillons à améliorer les performances et à créer de nouvelles solutions de refroidissement radiatif en utilisant des concepts bio-inspirés.

Dans ce projet SURF, nous recherchons un étudiant motivé pour travailler avec nos doctorants. L'étudiant synthétisera dans un premier temps des nanocomposites bio-inspirés via des méthodes d'impression 3D par voie humide et/ou à l'échelle nanométrique. Les propriétés optiques, mécaniques et autres seront ensuite caractérisées à l'aide de spectromètres et d'équipements spécialisés, en mettant particulièrement l'accent sur l'effet des différentes techniques d'alignement/de traitement des particules sur les propriétés optiques et mécaniques. Des tests sur le terrain seront effectués pour mesurer les performances de refroidissement des matériaux et des dispositifs. Le travail devrait aboutir à des articles de revues de haute qualité. Les étudiants qui apportent une contribution substantielle au travail peuvent s'attendre à être co-auteurs du ou des articles.

Logiciel de construction pour la modélisation environnementale

Le département de génie agricole et biologique a contribué à plusieurs outils pour la communauté de modélisation environnementale. Ce projet consiste à créer une interface utilisateur graphique (GUI) pour se connecter à divers composants d'un modèle environnemental récemment mis à jour. L'étudiant SURF devra comprendre l'application actuelle, créer une liste des modifications à apporter en collaboration avec le superviseur du projet, prendre une longueur d'avance sur le développement de nouvelles interfaces utilisateur et documenter le processus. L'étudiant SURF travaillera avec un programmeur du personnel.

Éclatement des tourbillons du bord d'attaque sur les ailes en flèche

Le vortex généré au bord d'attaque tranchant d'une aile en flèche à des angles d'attaque élevés maintient la portance en empêchant le flux libre de se séparer de l'extrados de l'aile. Ceci est important pour réduire les vitesses d'atterrissage et pour améliorer les performances de manœuvre des avions de combat. Cependant, cet avantage est limité à des angles d'attaque modérés car le vortex se brise ou éclate à un certain point le long de sa longueur où il passe d'un fort mouvement en spirale à un tourbillon turbulent désorganisé avec une perte conséquente de portance.

L'objectif de ce projet SURF sera de visualiser l'éclatement du vortex au bord d'attaque d'une aile delta afin d'étudier des méthodes de prévention de l'éclatement. L'expérience sera réalisée dans le tunnel d'eau des Laboratoires de recherche aérospatiale Purdue, qui sera adapté à cet effet. Le candidat idéal comprendra l'aérodynamique des ailes et aura une certaine expérience des essais en soufflerie et de la conception de mécanismes d'entraînement électromécaniques. Ce projet de recherche sera réalisé sous la direction du Dr Paul Bevilaqua, diplômé de Purdue AAE, ingénieur en chef à la retraite de Lockheed Martin Skunk Works et Neil Armstrong Distinguished Visiting Fellow in AAE.

Conversion catalytique du méthane en produits chimiques et carburants

Le méthane est le composant le plus abondant du gaz naturel et du gaz de schiste. La capacité de convertir le méthane en produits chimiques et en carburants à l'aide de technologies catalytiques permettrait de développer des sources d'énergie à faible empreinte carbone pour alimenter notre société. Ce projet impliquera la conception, la recherche et le développement de catalyseurs pour convertir sélectivement le méthane en alcool et en produits aromatiques. L'étudiant apprendra à synthétiser, caractériser et évaluer de nouveaux matériaux catalytiques et mener des recherches à l'interface de la science des matériaux et de la catalyse hétérogène.

Enquête informatique sur les comportements mécanosensibles des cellules mobiles

La migration cellulaire joue un rôle important en physiologie et en physiopathologie. Les cellules en migration sont capables de détecter les environnements mécaniques environnants. Par exemple, un certain nombre d'expériences ont démontré que les nano- et micro-motifs peuvent guider la migration des cellules. Ce comportement migratoire s'appelle le guidage par contact et est d'une grande importance dans divers processus physiologiques, tels que les métastases cancéreuses. Dans ce projet de recherche, nous visons à utiliser un modèle informatique rigoureux et à collaborer avec des expérimentateurs afin d'étudier les mécanismes intrinsèques du guidage par contact. Un étudiant participant exécutera des simulations informatiques et analysera les données des simulations pour effectuer la recherche. Si nécessaire, tout pour ce projet peut se faire à distance.

Explorer Internet à la recherche de vulnérabilités de déni de service

Un étudiant explorera Internet à la recherche de vulnérabilités de déni de service (DoS). Les vulnérabilités DoS empêchent les utilisateurs légitimes d'accéder à un service, avec des implications allant des coûts financiers à la sécurité personnelle. Dans ce projet, l'étudiant se concentrera sur les vulnérabilités de complexité algorithmique, où une entrée particulière est particulièrement coûteuse à traiter pour un service Web. De telles entrées détourneront injustement les ressources des utilisateurs légitimes vers l'attaquant. Pour identifier ces vulnérabilités, l'étudiant synthétisera des robots d'exploration Web, des outils d'analyse et des techniques de sondage de pointe pour découvrir de nouvelles vulnérabilités de sécurité.

Applications d'apprentissage en profondeur dans l'agriculture

Ce projet utilisera des ensembles de données publics et personnalisés d'images/sons/vidéos pour former des modèles d'apprentissage en profondeur et explorera des méthodes pour améliorer les capacités de généralisation des modèles formés.

Définition des modifications chimiques sur les histones qui contrôlent l'intégrité des chromosomes

L'étudiant rejoindra une équipe multidisciplinaire qui étudie les processus épigénétiques, la structure de la chromatine et la régulation des gènes. Ce projet impliquera l'apprentissage et l'application de stratégies biochimiques, génétiques et de biologie moléculaire pour construire et caractériser des souches personnalisées de levure bourgeonnante (Saccharomyces cerevisiae) ou des lignées cellulaires de mammifères pour l'étude des interactions protéine-protéine conservées au cours de l'évolution et des modifications post-traductionnelles à l'aide de l'état de des stratégies de détection et de quantification de pointe. Les cibles biologiques peuvent inclure des enzymes modificatrices d'histones, des modifications d'histones, des variants d'histones et des facteurs d'assemblage de la chromatine et de réplication de l'ADN.

Décrire le mouvement collectif des dislocations dans les métaux

Le comportement collectif des dislocations (défauts linéaires) dans les cristaux n'est pas bien compris. Ceci est quelque peu étrange étant donné que ce comportement collectif est à l'origine physique de la déformation dans de nombreux matériaux cristallins. Le seul outil dont nous disposons actuellement pour étudier cela consiste à simuler la façon dont les dislocations individuelles se déplacent dans un cristal. Cependant, nous créons une théorie qui traite ces dislocations comme un fluide, comme un champ de densité.

Nous avons deux projets disponibles, veuillez postuler pour ce poste si l'un ou l'autre vous intéresse.

• Un projet consistera à simuler des dislocations dans des métaux cubiques à faces centrées pour extraire des informations statistiques sur la façon dont ils forment des jonctions. Ces jonctions sont la base physique de l'écrouissage, et ces informations statistiques nous permettront d'incorporer des jonctions dans le modèle fluide basé sur la densité.

• Un autre projet consistera à simuler des diagrammes de diffraction des rayons X dans des métaux cubiques à faces centrées contenant des dislocations afin d'identifier des signaux pertinents pour les propriétés fluides des dislocations. Des techniques d'apprentissage automatique de base seront utilisées pour identifier ces signaux. Aucune expérience de la diffraction des rayons X ou de l'apprentissage automatique n'est nécessaire. Ces résultats permettront aux expérimentateurs de nos laboratoires nationaux de mesurer les propriétés fluides des dislocations en laboratoire plutôt que par le biais de simulations.

Conception, construction et simulation d'une installation d'essai à l'échelle pour la purge de la cavité du réacteur refroidi au gaz

L'objectif principal de la recherche est de développer une installation expérimentale à l'échelle pour étudier la réponse d'un bâtiment de réacteur refroidi au gaz à haute température (RTGR) en cas d'accident de dépressurisation causé par une rupture de la frontière du liquide de refroidissement primaire et obtenir le premier d'un -des données sur la distribution de la concentration en oxygène pour la validation des codes de sécurité des réacteurs et des modèles de calcul de la dynamique des fluides (CFD). Il est proposé de mener des expériences dans une installation d'essai à bonne échelle représentant les cavités de référence du bâtiment réacteur GA-MHGTR et d'obtenir la concentration en oxygène en fonction du temps et de l'espace pour la gamme d'emplacements d'évents du bâtiment réacteur, les chemins d'écoulement et les tailles, emplacements et orientations de rupture. Pour soutenir le programme expérimental, il est proposé d'effectuer une analyse de la réponse du bâtiment réacteur avec un code de sécurité du réacteur au niveau du système complété par une analyse CFD pour des prédictions localisées détaillées. La tâche dans le cadre de ce projet comprend l'étude des composants du réacteur HTGR, où les dimensions réelles des composants du système sont collectées, à l'aide d'une installation à l'échelle de la conception, et effectuent une analyse CFD. Les étudiants intéressés par une expérience pratique en laboratoire, désireux de construire une installation d'essai, d'effectuer des expériences et d'analyser des données sont les bienvenus. Belle opportunité de développer des compétences en laboratoire de thermohydraulique.

Conception, fabrication et test d'une chambre environnementale pour la caractérisation aux rayons X

Les rayons X de haute énergie produits par des sources synchrotron peuvent être utilisés pour caractériser la microstructure 3D et l'évolution des déformations du réseau (et donc des contraintes) dans chaque grain lors du chargement thermomécanique. Pour ce projet, nous utiliserions des rayons X à haute énergie pour caractériser l'évolution d'une fissure de fatigue dans un environnement corrosif. Ce projet comprendrait la conception, la fabrication et les essais d'une chambre environnementale. La chambre enfermerait l'échantillon dans un environnement corrosif et, en même temps, appliquerait une charge à l'échantillon. La conception devrait limiter l'impédance des sources de rayons X entrants/sortants pendant la caractérisation.

Concevoir des méthodes d'atténuation des épidémies avec des ressources limitées

À la fin de 2020, l'infection au COVID-19 a causé plus d'un million de décès et d'importantes pertes financières dans le monde. Pour réduire les pertes, les planificateurs sociaux mettent en œuvre des méthodes appropriées pour atténuer la propagation de l'épidémie, telles que le développement de vaccins, le maintien de la distance sociale, la quarantaine, l'investissement dans des médicaments efficaces, etc. Pendant ce temps, chaque type de méthode d'atténuation a des coûts et la décision différents. -les décideurs doivent souvent mener les politiques avec des budgets limités. Notre plan est de concevoir des méthodes d'atténuation des épidémies avec des ressources limitées.

Dans le projet, les étudiants participeront à la conception d'un modèle épidémique dynamique pour la propagation du COVID-19 dans une communauté. De plus, les étudiants rempliront le rôle d'un décideur de la communauté. Compte tenu d'un budget restreint, les étudiants tenteront d'alterner les paramètres du système qui correspondent à des actions telles que l'attribution de matériel médical, l'imposition du confinement et la distribution de vaccins, afin que le virus soit éradiqué rapidement. Une fois le virus éradiqué, nous étudierons comment prévenir l'apparition de vagues ultérieures avec des politiques relativement modérées. De plus, nous étendrons le problème pour étudier comment atténuer la propagation du virus avec le budget le plus bas possible. Les étudiants apprendront à appliquer des idées de programmation géométrique pour résoudre ces problèmes.

Développement de méthodes de calcul pour classer des réactions non étiquetées à l'aide de grands ensembles de données

La capacité de comprendre comment la structure et les conditions chimiques (c'est-à-dire la classe de réaction chimique) affectent les réactions est fondamentale pour généraliser les transformations chimiques à de nouvelles conditions et de nouveaux substrats. Cette capacité ouvre de nouvelles voies pour simuler et prédire le comportement chimique. Bien que les classes de réaction aient historiquement été basées sur des mécanismes hypothétiques ou la présence de combinaisons spécifiques de groupes réactifs, il existe un besoin urgent de développer des méthodes empiriques pour extraire les classes de réaction à partir des données de réaction générées par l'expérimentation et les calculs automatisés. Dans ce projet de recherche, les étudiants apprendront à utiliser des techniques de science des données pour développer des méthodes de calcul permettant d'extraire automatiquement des classes de réaction à partir de données chimiques de manière à pouvoir prédire la réactivité dans d'autres contextes. Plusieurs approches sont possibles et encouragées pour atteindre cet objectif, notamment des algorithmes d'apprentissage non supervisé, des modèles prédictifs supervisés ou des modèles heuristiques qui utilisent un mélange d'expertise chimique et d'automatisation pour classer les réactions. La participation à ce projet offrira une exposition à la recherche en apprentissage automatique et en science des données, y compris une formation à la programmation, à la formation de modèles et à l'utilisation de grands ensembles de données. Les participants n'ont pas besoin d'avoir une expérience préalable en science des données.

Développement de capteurs IoT pour la surveillance en temps réel de la résistance du béton

La technique EMI est une méthode de test non destructif (END) qui utilise la nature piézoélectrique du capteur de titanate de zirconate de plomb (PZT) qui vibre et interagit avec la structure hôte, ajustant ainsi les caractéristiques électriques du PZT par interaction mécanique. L'algorithme d'inversion est ensuite utilisé pour extraire les propriétés mécaniques de la structure hôte à partir des caractéristiques électriques du capteur PZT. La technique EMI a évolué pendant des décennies et s'est avérée être une bonne méthode in situ pour déterminer les propriétés du béton en vrac, par ex. Module de Young, au lieu d'un test de moulage et de compression fastidieux. Cependant, les études EMI actuelles dans la mesure du module sont principalement établies sur la relation statistique entre le spectre EMI et le test de compression conventionnel, et la variation des capteurs peut conduire à une mauvaise répétabilité.
Dans ce travail, une nouvelle méthode EMI pour la mesure du module du béton sera rapportée. Cette nouvelle méthode CND peut extraire le module dynamique d'un cylindre de béton à l'aide d'un seul capteur PZT. Les activités spécifiques comprennent : (a) l'intégration du capteur PZT dans un moule cylindrique (b) le coulage du béton dans le moule (c) la mesure du spectre d'impédance électrique du capteur (d) la lecture des fréquences de résonance du spectre dans la bande des basses fréquences et (e) le calcul le module en utilisant des fréquences de résonance. L'orientation du capteur, la plage de détection et la répétabilité entre les différents capteurs seront discutés dans ce projet. L'étude de la nature de l'interaction capteur-structure EMI présente un large intérêt pour la communauté des CND et des matériaux piézoélectriques.

Développement de modèles mathématiques simples pour suivre les flux de masse et d'énergie dans un système de traitement du gaz naturel

Les ingénieurs chimistes utilisent régulièrement la modélisation informatique pour améliorer l'efficacité et la durabilité des processus de fabrication et de conversion d'énergie. Dans cette expérience de recherche, vous aidez à développer des modèles mathématiques simples pour suivre les flux de masse et d'énergie dans un système de traitement/mise à niveau du gaz naturel. Nous utiliserons ces modèles pour simuler et optimiser le système dans un cahier d'interaction Python (Jupyter). Ces modèles aideront à identifier les opportunités clés pour améliorer l'économie et la durabilité du processus ainsi qu'à fixer des objectifs de performance quantitatifs pour la recherche CISTAR plus fondamentale (par exemple, les catalyseurs, les séparations).

Développer et étudier des activités pour les programmes d'études d'ingénierie localisés

Les programmes d'ingénierie offrent aux apprenants une voie unique pour réaffirmer le contrôle de leur environnement, faire preuve d'agence et de prise de décision, établir des liens sociaux solides et assumer des rôles cruciaux dans leurs communautés, tout en développant des compétences professionnelles complémentaires (« 21e siècle »). Nous avons démontré à travers notre cours d'ingénierie localisée en déplacement (LED101) que des opportunités d'apprentissage en ingénierie authentiques peuvent servir de véhicule pour le développement communautaire tout en élargissant simultanément la représentation des ingénieurs pour inclure explicitement les apprenants marginalisés et déplacés. Le cours s'est déroulé plusieurs fois, chaque cohorte ayant un défi central « authentique » (le monde réel) qui constitue le contexte de toutes les activités d'apprentissage. La classe pour laquelle notre chercheur de premier cycle développerait des activités, évaluerait le processus de mise en œuvre et étudierait l'impact offrira comme « problème authentique » la nécessité pour les étudiants de concevoir, construire, optimiser et mettre en œuvre une solution d'éclairage à énergie solaire pour les filles, les mères et la communauté qui étudient à la maison pendant COVID au Sénégal.

Développement d'une formulation anti-dissuasive contre l'abus d'opioïdes

Les analgésiques sur ordonnance tels que les opioïdes sont une ressource indispensable pour gérer la douleur. Bien que ces médicaments puissent soulager l'inconfort qui survient après une procédure médicale, les opioïdes créent une forte dépendance. Si pris tel que prescrit, le risque global pour la santé du patient est minime. Cependant, certains toxicomanes modifient le mode d'ingestion afin d'en ressentir les effets le plus rapidement possible. Ces stratégies alternatives d'ingestion entraînent une augmentation rapide et dangereuse de la concentration du médicament dans le sang pouvant entraîner la mort. En fait, les décès par surdose causés par l'abus de médicaments d'ordonnance dépassent maintenant le nombre total de décès causés par l'héroïne ou la cocaïne réunis. Pour aider à minimiser le risque de surdosage, nous développons une formulation de pilule avancée conçue pour dissuader les toxicomanes d'utiliser des stratégies d'ingestion alternatives.

Comportements contractiles dynamiques des réseaux cytosquelettiques actifs

Le cytosquelette d'actine est un échafaudage structurel dynamique utilisé par les cellules eucaryotes pour fournir une intégrité mécanique et une résistance à la déformation tout en se remodelant et en s'adaptant à divers stimuli extracellulaires. Le cytosquelette d'actine avec des moteurs moléculaires génère également des forces mécaniques de traction avec des comportements contractiles dans divers processus biologiques des cellules tels que la migration, la cytokinèse et la morphogenèse. Bien que les propriétés microscopiques des constituants clés du cytosquelette d'actine aient été bien caractérisées, la manière dont le cytosquelette d'actine se contracte et génère des forces mécaniques reste encore insaisissable. Dans ce projet de recherche, nous visons à éclairer les mécanismes, en utilisant un modèle informatique bien établi. Un étudiant participant exécutera des simulations informatiques et analysera les données des simulations pour effectuer la recherche. Si nécessaire, tout pour ce projet peut se faire à distance.

Traitement de l'eau efficace et renouvelable

L'eau et l'énergie sont des ressources étroitement liées qui doivent toutes deux devenir renouvelables pour un avenir prospère. Cependant, aujourd'hui, les ressources en eau et en énergie sont souvent en conflit les unes avec les autres, notamment en ce qui concerne les impacts sur les réseaux électriques. De plus, les progrès de la science des matériaux et de l'intelligence artificielle ouvrent de nouvelles voies pour améliorer la mise en œuvre généralisée de la technologie de dessalement et de purification de l'eau. Ce projet vise à explorer les membranes nanofabriquées, les algorithmes de contrôle de l'intelligence artificielle et les conceptions de systèmes optimisés thermodynamiquement. L'étudiant sera responsable de la fabrication de membranes, de la construction de systèmes hydrauliques, de la modélisation du phénomène des fluides thermiques, de l'analyse des données ou de la mise en œuvre de stratégies de contrôle dans de nouvelles configurations de systèmes.

Ingénierie de cellules souches humaines pour une thérapie ciblée contre le cancer

Le cancer est une menace majeure pour l'homme dans le monde, avec plus de 18 millions de nouveaux cas et 9,6 millions de décès liés au cancer en 2019. Bien que les traitements anticancéreux les plus courants incluent la chirurgie, la chimiothérapie et la radiothérapie, des taux de guérison insatisfaisants nécessitent de nouvelles approches thérapeutiques. Récemment, des immunothérapies cellulaires adoptives avec des cellules T modifiées par un récepteur d'antigène chimérique (CAR) et des cellules tueuses naturelles (NK) ont montré des réponses cliniques impressionnantes chez des patients atteints de divers cancers du sang et solides. Cependant, les pratiques cliniques actuelles sont limitées par le besoin d'un grand nombre de cellules immunitaires saines, la résistance à l'édition de gènes, le manque de persistance in vivo et une stratégie de fabrication lourde qui nécessite l'extraction, la modulation, l'expansion et la réintroduction des cellules du donneur pour chaque patient.La capacité de générer universellement histocompatible et
Les cellules immunitaires génétiquement améliorées issues de lignées de cellules souches pluripotentes humaines (hPSC) renouvelables en continu offrent le potentiel de développer une véritable immunothérapie cellulaire prête à l'emploi. Alors que les cellules CAR-T et NK fonctionnelles ont été dérivées avec succès des hPSCs, un écart important demeure dans l'évolutivité, le temps (5 semaines ou plus), la pureté et la robustesse des méthodes de différenciation en raison de l'utilisation lourde de sérum, et/ ou des cellules nourricières, ce qui entraînera un risque potentiel de contamination et peut entraîner une dépendance au lot dans le traitement. Ce projet vise donc à développer une nouvelle plate-forme chimiquement définie pour la production robuste de cellules CAR-T et CAR-NK à partir de hPSCs.

Améliorer l'interaction homme-robot à l'aide de technologies portables

Alors que les systèmes intelligents promettent d'étendre les capacités humaines dans les environnements professionnels, les travailleurs doivent de plus en plus collaborer avec l'intelligence artificielle (IA) pour obtenir les résultats souhaités. Cette recherche vise à améliorer l'interaction bidirectionnelle entre les travailleurs et les robots sur les chantiers de construction en obtenant des données neurophysiologiques et psychophysiologiques continues des travailleurs. L'IA personnalisée développée mesurera, adaptera et améliorera les compétences de la prochaine génération de main-d'œuvre pour travailler en toute sécurité et communiquer efficacement dans les futurs chantiers automatisés.

Analyse épidémique via les réseaux sociaux

Les médias sociaux ont considérablement augmenté la vitesse à laquelle les nouvelles se propagent dans la population, permettant des changements dans les croyances des gens envers les nouvelles. Un de ces exemples est le désaccord sur la gravité de la maladie dans différentes communautés pendant la pandémie de COVID-19. La controverse sur COVID-19 affecte les attitudes et les comportements des gens envers les politiques et les suggestions du gouvernement et des institutions scientifiques, respectivement. Notre question est de savoir s'il est possible d'atténuer la propagation de l'épidémie en impactant les opinions sur les réseaux sociaux. Notre solution proposée est de capturer les opinions de la pandémie de COVID-19 à travers des réseaux sociaux dynamiques avec des interactions à la fois coopératives et antagonistes. Nous validerons le modèle de réseau avec les données des réseaux sociaux. À travers le modèle basé sur les données, nous explorerons le rôle de la diffusion de l'opinion sur la propagation de l'épidémie dans la réalité. Les chercheurs de premier cycle apprendront à modéliser les réseaux sociaux signés via les avis sur COVID-19. Les étudiants acquerront des connaissances fondamentales sur les systèmes et le contrôle, la modélisation et l'analyse des réseaux sociaux, ainsi qu'une expérience pratique de la collecte, de l'analyse et de la validation de modèles de données.

Modélisation et prédiction des épidémies avec l'ensemble de données COVID-19

COVID-19 a été un défi majeur en 2020 et la communauté de modélisation des épidémies n'a pas encore mis au point une méthode précise et fiable pour la prédiction de la propagation de l'épidémie. Certaines difficultés du problème de prédiction de la propagation de l'épidémie comprennent les retards de test, l'inexactitude des tests et les effets de rétroaction des politiques d'atténuation des maladies des autorités sanitaires locales. Ces complexités dans l'ensemble de données conduiront à des prédictions inexactes et à de mauvaises stratégies d'atténuation des maladies si elles ne sont pas résolues correctement.

Il existe de nombreux ensembles de données Covid-19 bien organisés disponibles en ligne, y compris le référentiel de données COVID-19 du Center for Systems Science and Engineering (CSSE) de l'Université Johns Hopkins. En tirant parti de ces ensembles de données, nous prévoyons de concevoir une expérience d'apprentissage basée sur un projet que les participants modéliseront et prédisent la propagation de l'épidémie sur un calendrier de neuf semaines. Le projet comprend cinq étapes principales : 1) la collecte des données, 2) la sélection du modèle, 3) l'optimisation des paramètres, 4) la vérification du modèle et 5) la prédiction. Les participants apprendront à modéliser et à analyser les processus épidémiques avec des modèles compartimentaux, et ils obtiendront une expérience de première main en utilisant un langage de programmation de leur choix pour mettre en œuvre le pipeline de modélisation, d'optimisation et de prédiction.

Évaluation d'un prototype d'échangeur de chaleur à membrane pour des bâtiments efficaces

Les bâtiments sont la plus grande source de consommation d'énergie aux États-Unis, représentant environ 48 % de notre consommation d'énergie primaire, et la climatisation est l'une des plus grandes utilisations d'énergie dans les bâtiments. À mesure que les températures mondiales augmentent en raison du réchauffement climatique, que les populations augmentent et que l'accent est mis sur la qualité et le confort de l'air intérieur, la demande d'énergie de refroidissement augmentera également. Les technologies conventionnelles de longue date sur lesquelles nous comptons pour le refroidissement des locaux sont intrinsèquement inefficaces dans les climats chauds et humides où une grande partie de l'énergie de refroidissement va au processus de déshumidification par condensation au lieu du refroidissement par air. Ainsi, il existe un grand besoin de développement technologique innovant et perturbateur qui peut remettre en question la façon dont nous avons fourni le refroidissement de l'espace pendant des décennies. Dans ce projet, nous développons une nouvelle technologie qui sépare mécaniquement la vapeur d'eau de l'air à l'aide de membranes sélectives à la vapeur d'eau, ce qui est beaucoup plus efficace que la condensation de l'eau de l'air. De plus, nous explorons des phénomènes innovants de transport de chaleur et de masse à l'aide de nouveaux matériaux. L'étudiant qui se joindra à ce projet aura l'opportunité de contribuer à d'importants travaux expérimentaux, se renseignera sur l'utilisation de l'énergie, la thermodynamique et le transfert de chaleur dans les bâtiments, ainsi que sur le développement des matériaux.

Évaluation des changements précoces dans un modèle d'arthrose post-traumatique non chirurgical

L'arthrose touche plus de 32,5 millions d'adultes américains, a un impact sur la mobilité et la qualité de vie, et coûte plus de 16,5 milliards de dollars en frais médicaux directs dans les hôpitaux aux États-Unis. L'arthrose du genou est la plus courante parmi celles-ci, et environ 1 cas d'arthrose sur 8 sont considérés comme post-traumatiques, ce qui signifie que la dégénérescence des tissus de l'articulation est précipitée par une blessure, telle qu'une déchirure du ligament croisé antérieur (LCA). Malheureusement, environ la moitié des personnes qui se déchirent leur LCA développent une arthrose post-traumatique, qu'elles aient ou eu une chirurgie de réparation du LCA. Une compréhension de la réponse biologique précoce de l'articulation après une blessure pourrait aider à identifier les cibles de traitement et de rééducation à prescrire en conjonction avec la réparation du LCA et la physiothérapie. Afin d'en savoir plus sur l'inflammation précoce de l'articulation après une blessure, nous devons développer un modèle de déchirure du LCA non chirurgical pour les souris qui reproduit les conditions clés de la blessure humaine. Ce projet comprend le développement et le test d'un nouveau système pour réaliser le modèle de compression tibiale unique de rupture du LCA. Ce modèle permettra l'examen de la réponse inflammatoire précoce dans le genou de la souris.

Béton haute performance à partir de matériaux superabsorbants recyclés à base d'hydrogel

Le béton durci à l'intérieur par des particules de polymère superabsorbant (SAP) gonflées par l'eau a une résistance et une durabilité améliorées. L'adoption généralisée du béton durci au SAP est entravée par le manque de formulations commerciales de SAP qui maintiennent leur pouvoir absorbant dans l'environnement à pH élevé du ciment. La plupart des formulations SAP commerciales sont conçues pour les couches jetables et autres produits d'hygiène absorbants (AHP), qui représentent

12% (3,4 millions de tonnes) de tous les biens non durables dans les décharges. Plus de 70 % du poids d'une couche est composé de matériaux absorbants - principalement des particules de SAP à base de cellulose et de polyacrylamide (PAM) - ces dernières étant chimiquement équivalentes aux particules de SAP qui fonctionnent bien dans la recherche sur le béton. Ainsi, une stratégie durable pour créer des agents de durcissement du béton efficaces consiste à recycler les matériaux absorbants des AHP et à les retraiter pour les utiliser dans le béton. Des efforts de recyclage de l'AHP sont déjà en cours, notamment une usine en Italie d'une capacité annuelle de 10 000 tonnes pour le recyclage de l'AHP. Cependant, des stratégies synthétiques doivent être développées pour convertir les AHP recyclés en particules absorbantes qui fonctionnent bien dans le béton. Hypothèse et objectifs : Nous émettons l'hypothèse que les composants PAM et cellulose des AHP peuvent être séparés et chimiquement réticulés pour former des particules qui présentent une capacité d'absorption élevée dans des environnements alcalins. L'étudiant SURF devra: (1) obtenir des matériaux absorbants recyclés et caractériser les structures des matériaux, y compris la composition, la morphologie des particules et le comportement de gonflement (2) concevoir et synthétiser des particules absorbantes en combinant différents ratios de matériaux absorbants recyclés avec un agent de réticulation et de broyage /tamisage pour créer des particules avec des tailles sèches de 10 à 100 microns (3) identifier les dosages de particules absorbantes nécessaires pour créer un béton durci à l'intérieur avec une bonne maniabilité et une bonne résistance mécanique et (4) effectuer une analyse coût-bénéfice du béton durci par des particules recyclées et SAP commercial.

Cellules solaires à haute performance en pérovskite aux halogénures

La lumière du soleil est la ressource d'énergie renouvelable la plus abondante disponible pour les êtres humains, et pourtant elle reste l'une des sources d'énergie propre les plus mal utilisées. Les modules de cellules solaires incorporant du silicium monocristallin et de l'arséniure de gallium offrent actuellement les rendements les plus élevés pour la conversion de l'énergie solaire en électricité, mais restent limités en raison de leurs coûts élevés.

Au cours des dernières années, la technologie des cellules solaires à pérovskite a fait des progrès significatifs, améliorant son efficacité pour

25%, tout en conservant une économie attractive grâce à l'utilisation de matériaux solubles bon marché couplés à des technologies de dépôt à très faible coût. Cependant, les applications réelles de ces appareils nécessitent de nouvelles avancées dans les performances des appareils, une fabrication à grande échelle et une stabilité améliorée. Parmi ceux-ci, la stabilité et la dégradation sont parmi les défis les plus importants pour les technologies de pérovskite. La couche absorbante de pérovskite et les matériaux de transport de charges organiques peuvent être sensibles à l'eau, à l'oxygène, aux températures élevées, à la lumière ultraviolette et même au champ électrique, qui seront tous rencontrés pendant le fonctionnement. Pour résoudre ces problèmes, des efforts importants ont été déployés, y compris des matériaux et des formulations d'absorbeurs alternatifs à dimensionnalité mixte et passivation de surface, de nouvelles couches de transport de charge et des techniques d'encapsulation avancées, etc. Désormais, les durées de vie du T80 (c. la puissance de sortie est de 80% de la puissance de sortie d'origine) de plus de 1 000 heures ont été démontrées. Cependant, il est encore bien en deçà de la durée de vie requise par l'industrie de 20 ans, indiquant l'inefficacité des approches actuelles. Pour réaliser cette avancée, des stratégies non incrémentielles et fondamentalement nouvelles sont nécessaires pour améliorer la stabilité intrinsèque des matériaux actifs pérovskites.

Dans ce projet, nous proposons un nouveau paradigme pour développer des couches actives de pérovskite intrinsèquement robustes grâce à l'incorporation de ligands conjugués semi-conducteurs multifonctionnels. Dans des travaux préliminaires, nous avons démontré que les ligands semi-conducteurs peuvent s'organiser spontanément au sein de la couche active pour passiver les défauts et restreindre la diffusion des halogénures, ce qui entraîne des améliorations spectaculaires de la tolérance à l'humidité et à l'oxygène, une ségrégation de phase réduite et une stabilité thermique accrue. En combinant une équipe possédant une expertise couvrant toute la gamme de la synthèse de matériaux, la conception de matériaux informatiques et l'ingénierie de dispositifs, nous développerons une suite de ligands semi-conducteurs multifonctionnels capables d'améliorer la stabilité intrinsèque des matériaux pérovskites tout en préservant et même en améliorant leurs propriétés électroniques. Grâce à cette stratégie, nous visons à atteindre plus de 25 % d'efficacité cellulaire avec une stabilité opérationnelle sur 20 ans pour une utilisation commerciale future.

Facteurs humains : améliorer la performance des infirmières et des chirurgiens

La charge de travail physique et cognitive élevée chez les chirurgiens et les infirmières est de plus en plus courante. Le but de ce projet est d'examiner les contributeurs à ceux-ci et de développer une technologie pour comprendre et améliorer leurs performances.

L'étudiant SURF participera à la collecte de données dans la salle d'opération de l'Indiana University School of Medicine, à l'analyse et à l'interprétation des données, et rédigera ses résultats pour une publication dans une revue. L'étudiant communiquera régulièrement ses progrès et ses résultats avec les professeurs, les mentors diplômés et les chirurgiens collaborateurs.

Identification, vérification et validation d'une formulation de tensioactif pour la récupération chimique améliorée du pétrole dans le bassin de l'Illinois

Défi : Le laboratoire Enhanced Oil Recovery (EOR) s'intéresse de près au développement d'un programme pratique et économique pour le bassin de l'Illinois. Le bassin de l'Illinois est caractérisé comme un actif mature qui se caractérise par ses faibles profondeurs et ses basses températures. De nombreux champs ont été inondés au cours des dernières décennies pour faciliter la récupération du pétrole échoué dans les réservoirs de grès et de carbonate. Des progrès significatifs ont été réalisés dans la compréhension des constituants de la saumure, de la viscosité du pétrole/de la densité API et de la minéralogie du réservoir du bassin de l'Illinois, cependant, les formulations chimiques appropriées, principalement les combinaisons tensioactif/polymère, sont encore insaisissables. Des tests chimiques considérables sont nécessaires pour compléter les caractéristiques du réservoir du bassin de l'Illinois afin de faire passer un projet à une mise en œuvre à l'échelle pilote.
Le défi technique le plus urgent est la conception d'une formulation de surfactant qui offre une confiance technique (performance) pour la saumure du réservoir et le pétrole brut. Néanmoins, les domaines de l'IFT faible/ultra-faible, du comportement de phase et de l'inondation du cœur sont tous des domaines clés qui doivent démontrer des performances avant de mettre en œuvre un programme pilote sur le terrain. Une fois qu'une formulation de tensioactif appropriée est déterminée, sa stabilité, sa compatibilité et ses performances par rapport à l'ajout de polymère doivent également être comprises et évaluées.

Objectif visé : Ce projet se concentrera sur l'utilisation de la bibliothèque de produits tensioactifs commerciaux disponibles dans le laboratoire EOR pour trouver une formulation appropriée pour un réservoir cible dans le bassin de l'Illinois. Une fois qu'une formulation de tensioactif est déterminée par des tests de comportement de phase satisfaisants, des tests de tension interfaciale suivis d'expériences de validation d'inondation de noyau seront effectués. Les élèves doivent s'attendre à en apprendre davantage sur la récupération chimique améliorée du pétrole tout en effectuant des expériences avec des tensioactifs, diverses solutions de saumure et des huiles.

Modélisation informatique basée sur l'image de la mécanique de l'interface tissulaire

L'arthrose touche plus de 32,5 millions d'adultes américains, a un impact sur la mobilité et la qualité de vie, et coûte plus de 16,5 milliards de dollars en frais médicaux directs dans les hôpitaux aux États-Unis. Les traumatismes tissulaires, tels que les défauts focaux du cartilage, peuvent conduire à l'arthrose s'ils ne sont pas correctement traités. Bien que l'ingénierie tissulaire du cartilage ait le potentiel de réparer ou de régénérer les tissus de l'articulation, le succès à long terme de ces stratégies dépend de la capacité des cliniciens à surveiller le processus de réparation. Les techniques d'imagerie permettent actuellement d'évaluer la structure et même certains changements biochimiques, mais ces mesures reflètent mal les propriétés mécaniques de la réparation. La réparation doit non seulement correspondre au comportement mécanique dépendant de la profondeur des tissus environnants, mais doit également être solidement intégrée au tissu natif. Notre laboratoire a développé une méthode basée sur l'imagerie par résonance magnétique pour mesurer la biomécanique des tissus. Cependant, l'intégration de ces images dans des modèles informatiques est nécessaire pour évaluer comment les forces sont distribuées au tissu de réparation et à quel point l'interface entre la réparation et les tissus natifs est forte. Ce projet est une étape importante vers cet objectif et implique le développement et l'imagerie de fantômes qui imitent l'interface de réparation. Ensuite, le chercheur générera par la suite un modèle de biomécanique informatique basé sur les données d'image.

Caractérisation immunohistochimique des aires visuelles secondaires de souris

Les humains perçoivent le mouvement et l'emplacement dans différentes zones du cortex visuel. C'est ce qu'on appelle les voies « quoi » et « où » dans le cerveau humain. Le «flux ventral» est utilisé pour la vision d'objet tandis que le «flux dorsal» est utilisé pour la vision spatiale. Les souris, bien qu'ayant un cerveau plus petit, ont également des parties primaires et secondaires de leur cortex visuel, mais les rôles fonctionnels de leurs cortex visuels secondaires restent flous. L'un des principaux objectifs de notre laboratoire est d'étudier les zones corticales visuelles secondaires chez la souris afin de déterminer quelles zones sont responsables de la perception du mouvement. Pour atteindre cet objectif, les étudiants diplômés du laboratoire utilisent du calcium à 2 photons in vivo pour enregistrer simultanément la réponse visuelle des cortex visuels secondaires. Nous aimerions enseigner aux étudiants de premier cycle à aider avec différentes parties de ce processus, y compris les chirurgies cérébrales stéréotaxiques, l'accoutumance et la formation comportementales, la caractérisation immunohistochimique des changements dans le cerveau des souris après une expérience visuelle et la microscopie à fluorescence pour visualiser ces changements. Le développement de ces compétences sera inestimable pour les étudiants dans leur développement futur en tant que scientifiques de la vie et ouvrira de nouveaux horizons dans la recherche en neurosciences.

Maturation et intégration de l'échafaudage d'ingénierie tissulaire in vitro pour l'IRM longitudinale

L'arthrose touche plus de 32,5 millions d'adultes américains, a un impact sur la mobilité et la qualité de vie, et coûte plus de 16,5 milliards de dollars en frais médicaux directs dans les hôpitaux aux États-Unis. Les traumatismes tissulaires, tels que les défauts focaux du cartilage, peuvent conduire à l'arthrose s'ils ne sont pas correctement traités. Bien que l'ingénierie tissulaire du cartilage ait le potentiel de réparer ou de régénérer les tissus de l'articulation, le succès à long terme de ces stratégies dépend de la capacité des cliniciens à surveiller le processus de réparation. Les techniques d'imagerie permettent actuellement d'évaluer la structure et même certains changements biochimiques, mais ces mesures reflètent mal les propriétés mécaniques de la réparation. La réparation doit non seulement correspondre au comportement mécanique dépendant de la profondeur des tissus environnants, mais doit également être solidement intégrée au tissu natif. Notre laboratoire a développé une méthode basée sur l'imagerie par résonance magnétique pour mesurer la biomécanique des tissus, une technique qui a le potentiel de surveiller les processus longitudinaux de maturation et d'intégration des tissus. Afin d'évaluer la capacité de notre technique d'imagerie à mesurer ces deux facteurs, un modèle in vitro de réparation du tissu cartilagineux est nécessaire. Ce projet comprend le développement d'un mécanobioréacteur, dans lequel un modèle de réparation de tissu cartilagineux peut être logé dans des conditions de culture standard, ainsi que des études préliminaires pour imager les échafaudages de maturation et d'intégration.

Chimie de l'air intérieur et physique de l'air

Nous passons 90 % de notre temps à l'intérieur. La qualité de l'air intérieur a un impact significatif sur la santé et le bien-être humains. Notre groupe de recherche étudie la physique et la chimie de l'air intérieur. Nous utilisons des techniques de mesure de pointe pour explorer la dynamique des polluants de l'air intérieur dans divers environnements intérieurs. Nous recherchons un étudiant motivé pour aider aux projets de recherche en cours liés à la chimie de l'air intérieur - dynamique des composés organiques volatils et de l'ozone dans les bâtiments et physique de l'air intérieur - émissions et filtration des particules en suspension dans l'air (aérosols). Votre rôle consistera à aider les étudiants diplômés avec les mesures de l'air intérieur et l'analyse des données dans MATLAB.

IoT4Ag P1 : Recharge autonome de plates-formes de robots agricoles mobiles terrestres et aériens

D'ici 2050, la population américaine devrait atteindre 400 millions et la population mondiale à 9,7 milliards.Les pratiques agricoles actuelles représentent 70 % de la consommation mondiale d'eau, l'énergie représente l'un des coûts les plus importants d'une ferme et l'utilisation inefficace des produits agrochimiques altère les écosystèmes de la Terre. Avec des ressources limitées en terres arables, en eau et en énergie, assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique nécessitera de nouvelles technologies pour améliorer l'efficacité de la production alimentaire, créer des approches durables pour fournir de l'énergie et prévenir la pénurie d'eau.

Un nouveau centre de recherche en ingénierie sur l'Internet des objets pour l'agriculture de précision (IoT4Ag) a récemment été créé pour assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique en faisant progresser la technologie pour augmenter la production agricole, tout en minimisant l'utilisation des ressources énergétiques et hydriques et l'impact des pratiques agricoles sur l'environnement. Le centre créera de nouveaux systèmes intégrés qui capturent le microclimat et cartographient spatialement, temporellement et compositionnellement les stress hétérogènes pour une détection et une intervention précoces pour de meilleurs résultats dans la production agricole. Le Centre créera des technologies de l'Internet des objets (IoT) pour optimiser les pratiques pour chaque plante, des capteurs, de la robotique et des dispositifs énergétiques et de communication aux modèles basés sur les données contraints par la physiologie des plantes, le sol, la météo, les pratiques de gestion et la socio-économie. Nous cherchons à embaucher une cohorte d'étudiants SURF pour travailler sur différentes activités dans le centre.

IoT4Ag 1 : Recharge autonome de plates-formes robotiques agricoles mobiles terrestres et aériennes
# étudiants : 2 - Citoyens américains ou résidents permanents uniquement

Dans ce projet, les étudiants seront chargés de concevoir et de mettre en œuvre un système de recharge de batterie autonome pour des plates-formes robotiques agricoles mobiles terrestres et aériennes.

Étudiant 1 :
Enquête sur l'état de l'art - systèmes d'échange de batteries de robots
Conception mécanique du système d'échange de batterie - sur robot/à la station de charge
Rechercher et mettre en œuvre la planification du parcours du robot pour recharger la station de charge la plus proche
Développer et tester des algorithmes d'asservissement visuel pour que le robot s'amarre à la station de charge

Étudiant 2 :
Enquête sur l'état de l'art - techniques de recharge sans fil
Conception de forme d'onde pour le chargement sans fil
Démonstration de la preuve de concept du (des) système(s) candidat(s)
Conception/spécifications du système électrique pour le système de charge sans fil côté robot

IoT4Ag P2 : Intégration IsoBlue aux plateformes UGV/UAV

D'ici 2050, la population américaine devrait atteindre 400 millions et la population mondiale à 9,7 milliards. Les pratiques agricoles actuelles représentent 70 % de la consommation mondiale d'eau, l'énergie représente l'un des coûts les plus importants d'une ferme et l'utilisation inefficace des produits agrochimiques altère les écosystèmes de la Terre. Avec des ressources limitées en terres arables, en eau et en énergie, assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique nécessitera de nouvelles technologies pour améliorer l'efficacité de la production alimentaire, créer des approches durables pour fournir de l'énergie et prévenir la pénurie d'eau.

Un nouveau centre de recherche en ingénierie sur l'Internet des objets pour l'agriculture de précision (IoT4Ag) a récemment été créé pour assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique en faisant progresser la technologie pour augmenter la production agricole, tout en minimisant l'utilisation des ressources énergétiques et hydriques et l'impact des pratiques agricoles sur l'environnement. Le centre créera de nouveaux systèmes intégrés qui capturent le microclimat et cartographient spatialement, temporellement et compositionnellement les stress hétérogènes pour une détection et une intervention précoces pour de meilleurs résultats dans la production agricole. Le Centre créera des technologies de l'Internet des objets (IoT) pour optimiser les pratiques pour chaque plante, des capteurs, de la robotique et des dispositifs énergétiques et de communication aux modèles basés sur les données contraints par la physiologie des plantes, le sol, la météo, les pratiques de gestion et la socio-économie. Nous cherchons à embaucher une cohorte d'étudiants SURF pour travailler sur différentes activités dans le centre.

IoT4Ag P2 : intégration d'IsoBlue à la plate-forme UGV/UAV
# étudiants : 1, citoyens américains ou résidents permanents uniquement

Dans ce projet, l'étudiant sera chargé de la conception, de l'intégration et de la conception mécanique de l'architecture du système pour un module de communication IsoBlue intégré avec les plates-formes UGV et UAV existantes. IsoBlue est un projet en cours pour un dispositif télématique et informatique de pointe open source, qui se connecte au bus CAN des machines agricoles afin de lire et d'enregistrer les capteurs des machines et de créer la capacité de contrôle des machines. IsoBlue est également un concentrateur de capteurs à usage général capable de communiquer via WiFi, Bluetooth Low Energy, espaces blancs TV et LoRa et il crée un pont vers le cloud à l'aide de la technologie cellulaire LTE.

L'étudiant en EPE participant à ce projet :
Examinez l'état de l'art en matière de télématique, d'informatique de pointe et de mise en réseau de capteurs
Spécifier les interfaces électriques et mécaniques nécessaires pour s'intégrer à la plateforme UGV
Modifier la conception IsoBlue existante pour mettre en œuvre l'intégration IsoBlue/UGV

IoT4Ag P3 : Modélisation biophysique et intégration avec des données in-situ et télédétectées

D'ici 2050, la population américaine devrait atteindre 400 millions et la population mondiale à 9,7 milliards. Les pratiques agricoles actuelles représentent 70 % de la consommation mondiale d'eau, l'énergie représente l'un des coûts les plus importants d'une ferme et l'utilisation inefficace des produits agrochimiques altère les écosystèmes de la Terre. Avec des ressources limitées en terres arables, en eau et en énergie, assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique nécessitera de nouvelles technologies pour améliorer l'efficacité de la production alimentaire, créer des approches durables pour fournir de l'énergie et prévenir la pénurie d'eau.

Un nouveau centre de recherche en ingénierie sur l'Internet des objets pour l'agriculture de précision (IoT4Ag) a récemment été créé pour assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique en faisant progresser la technologie pour augmenter la production agricole, tout en minimisant l'utilisation des ressources énergétiques et hydriques et l'impact des pratiques agricoles sur l'environnement. Le centre créera de nouveaux systèmes intégrés qui capturent le microclimat et cartographient spatialement, temporellement et compositionnellement les stress hétérogènes pour une détection et une intervention précoces pour de meilleurs résultats dans la production agricole. Le Centre créera des technologies de l'Internet des objets (IoT) pour optimiser les pratiques pour chaque plante, des capteurs, de la robotique et des dispositifs énergétiques et de communication aux modèles basés sur les données contraints par la physiologie des plantes, le sol, la météo, les pratiques de gestion et la socio-économie. Nous cherchons à embaucher une cohorte d'étudiants SURF pour travailler sur différentes activités dans le centre.

IoT4Ag P3 : Modélisation biophysique et intégration avec des données in-situ et télédétectées
# d'étudiants : 3, citoyens américains ou résidents permanents uniquement

Ce projet interdisciplinaire se concentrera sur l'acquisition et le traitement de données de télédétection acquises par des capteurs sur des drones et des véhicules à roues, sur le développement de modèles empiriques et sur la collaboration avec des équipes du Collège d'agriculture pour intégrer des modèles empiriques d'apprentissage automatique à la modélisation biophysique pour détecter les plantes. stress et prédire le rendement. Le projet offrira aux étudiants la possibilité d'en apprendre davantage sur les capteurs via l'acquisition de données sur le terrain à partir de plates-formes de télédétection, d'élargir leur compréhension des techniques de traitement des données, d'utiliser des produits de données pour des applications liées aux systèmes de culture (amélioration des plantes, gestion de la production, en saison traitements) et s'engager dans le développement de modèles hybrides qui incluent à la fois des analyses de données et des approches basées sur la biophysique. L'utilisation de modèles existants peut nécessiter l'utilisation d'API pour l'acquisition de données, une familiarité avec les types de fichiers et une aptitude à la réflexion sur les fonctions et les systèmes.

Le projet impliquera à la fois des recherches sur le terrain et des recherches en laboratoire informatique. Des cours/une expérience en programmation python, en analyse de données et en traitement d'images, et en particulier en rapport avec les technologies de télédétection, sont souhaitables. L'intérêt pour la recherche interdisciplinaire est essentiel.

IoT4Ag P4 : Frontières de la détection de stress thermique

D'ici 2050, la population américaine devrait atteindre 400 millions et la population mondiale à 9,7 milliards. Les pratiques agricoles actuelles représentent 70 % de la consommation mondiale d'eau, l'énergie représente l'un des coûts les plus importants d'une ferme et l'utilisation inefficace des produits agrochimiques altère les écosystèmes de la Terre. Avec des ressources limitées en terres arables, en eau et en énergie, assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique nécessitera de nouvelles technologies pour améliorer l'efficacité de la production alimentaire, créer des approches durables pour fournir de l'énergie et prévenir la pénurie d'eau.

Un nouveau centre de recherche en ingénierie sur l'Internet des objets pour l'agriculture de précision (IoT4Ag) a récemment été créé pour assurer la sécurité alimentaire, énergétique et hydrique en faisant progresser la technologie pour augmenter la production agricole, tout en minimisant l'utilisation des ressources énergétiques et hydriques et l'impact des pratiques agricoles sur l'environnement. Le centre créera de nouveaux systèmes intégrés qui capturent le microclimat et cartographient spatialement, temporellement et compositionnellement les stress hétérogènes pour une détection et une intervention précoces pour de meilleurs résultats dans la production agricole. Le Centre créera des technologies de l'Internet des objets (IoT) pour optimiser les pratiques pour chaque plante, des capteurs, de la robotique et des dispositifs énergétiques et de communication aux modèles basés sur les données contraints par la physiologie des plantes, le sol, la météo, les pratiques de gestion et la socio-économie. Nous cherchons à embaucher une cohorte d'étudiants SURF pour travailler sur différentes activités dans le centre.

IoT4Ag P4 : Frontières de la détection de stress thermique
2 étudiants - Citoyens américains ou résidents permanents uniquement

Les températures de la canopée des cultures sont modulées par la transpiration de la vapeur d'eau à la surface des feuilles lorsque l'eau sort par les stomates des feuilles. Bien que des capteurs thermiques soient déployés sur des drones et des robots autonomes, on en sait trop peu sur la relation entre le refroidissement par évaporation et la conductance stomatique qui peut être mesurée directement via l'évaluation de la photosynthèse des feuilles (par exemple avec un système de photosynthèse portable LiCor 6400 ou 6800). La mesure simultanée et directe des propriétés thermiques du couvert de maïs depuis le dessus et le dessous du couvert est suggérée ici pour coïncider avec les mesures de la photosynthèse des feuilles. L'objectif du projet est d'étudier la différence entre les températures de l'air et les températures supérieures et inférieures des feuilles via des capteurs thermiques et une évaluation de la conductance stomatique des feuilles pour des parcelles de maïs dans une gamme de conditions de déficit hydrique. Connaître ces relations pourrait aider à orienter le calendrier (fréquence diurne et hebdomadaire) des évaluations thermiques de la canopée à différents stades de croissance. Des expérimentations de terrain seront mises en place au printemps 2021 au Centre agronomique de recherche et d'enseignement. Les traitements du maïs peuvent inclure à la fois des variables hybrides et de gestion destinées à créer un spectre de stress hydrique des cultures. Des mesures de la biomasse du maïs seront également prises pour étudier les taux de croissance des cultures survenant dans la gamme réelle des traitements de « productivité de l'eau ».

Étude en laboratoire des principales caractéristiques thermiques des réactifs pharmaceutiques courants

La compréhension de la réactivité chimique joue un rôle clé dans la conception des installations pharmaceutiques. Ce projet consistera à effectuer des mesures calorimétriques à l'aide d'un outil avancé de criblage du système réactif (ARSST). Les systèmes étudiés incluront divers réactifs couramment utilisés dans l'industrie pharmaceutique. Les travaux débuteront par une formation en sécurité en laboratoire et une familiarisation avec l'utilisation de l'ARRST, tout en effectuant une recherche documentaire sur les données de chaleur de réaction existantes pour les systèmes chimiques à étudier. Dans l'ensemble, le travail consistera à effectuer une série de mesures de divers systèmes dans diverses conditions, puis à analyser les données à l'aide de modèles informatiques.

Ce projet est bien adapté aux ingénieurs chimistes intéressés par l'industrie pharmaceutique et la sécurité des processus. Très peu d'étudiants ont la possibilité d'utiliser un tel calorimètre, qui se démarquera sur les CV.

Érosion des rives du lac Michigan - Mesures et modélisation

Dans les Grands Lacs, les niveaux d'eau ont atteint des niveaux records au cours des dernières années et les dommages causés aux rives ont été immenses et coûteux (il suffit de rechercher sur Google « Erosion du lac Michigan » pour voir des articles de journaux et des vidéos). En tant qu'ingénieurs, nous devons être mieux en mesure de prédire cette érosion et de concevoir des rivages résilients qui peuvent résister aux énormes variations des niveaux d'eau qui peuvent être une conséquence du changement climatique. Les objectifs de cette recherche sont doubles : (1) Quantifier l'érosion récente le long des rives du lac Michigan, en utilisant à la fois des mesures directes et la télédétection (2) Développer un modèle informatique qui peut prédire cette érosion.

Avec ces objectifs à l'esprit, ce projet de recherche d'été vise à tirer parti des forces des étudiants pour contribuer au meilleur de leurs capacités. Les activités de recherche peuvent inclure des travaux en bateau sur le lac Michigan, des relevés de plages avec des drones équipés de LiDAR, l'analyse de données à l'aide de Matlab et/ou d'Arc-GIS, des expériences en laboratoire impliquant des canaux d'eau et des instruments acoustiques, et la mise en place/l'exécution de modèles informatiques sophistiqués visant à simuler comment les vagues et les courants déplacent le sable le long du rivage. Ce projet est le mieux adapté pour un étudiant vraiment intéressé par l'eau, vous ouvrant potentiellement la voie pour devenir ingénieur hydraulique (eau) ou côtier, travaillant à créer des côtes et des voies navigables plus durables et résilientes.

Diagnostic laser pour l'étude des gaz surchauffés

L'étudiant apprendra à utiliser les diagnostics laser à infrarouge moyen pour mesurer la température des gaz qui sont chauffés à des milliers de degrés par des ondes de choc à Mach élevé dans notre tube à choc. Cela sera utilisé pour améliorer notre compréhension des processus de non-équilibre qui se produisent derrière les ondes de choc et jouent un rôle important dans la régulation du transfert de chaleur vers les véhicules spatiaux entrant dans l'atmosphère.

Analyse de batterie lithium-ion

Les batteries lithium-ion (Li-ion) sont omniprésentes. Les caractéristiques thermo-électrochimiques et les structures d'électrodes poreuses de ces systèmes sont essentielles pour des batteries plus sûres et plus performantes pour les véhicules électriques. Dans le cadre de cette recherche, la modélisation basée sur la physique et l'analyse expérimentale basée sur les données seront effectuées sur une large plage de conditions de fonctionnement normales et anormales des cellules Li-ion.

Biocapteurs conviviaux à faible coût pour la santé animale

Les maladies infectieuses sont l'une des principales causes de fardeau économique sur la production alimentaire d'origine animale. Par exemple, les maladies respiratoires bovines entraînent une perte de

1 milliard de dollars par an. Les méthodes actuelles pour lutter contre ces maladies comprennent l'administration d'antibiotiques par essais et erreurs. Cette approche conduit à l'échec du traitement dans jusqu'à un tiers des cas. De plus, cela conduit également à une prolifération de la résistance aux antibiotiques chez les agents pathogènes.
Notre projet de recherche se concentre sur le développement d'un biocapteur convivial à faible coût basé sur du papier qui peut détecter quel agent pathogène est à l'origine de la maladie et s'il présente une résistance aux antibiotiques. Un tel biocapteur fournirait une lecture à l'agriculteur ou au médecin vétérinaire et suggérerait quels antibiotiques sont susceptibles d'être efficaces.
Les membres du laboratoire travaillant dans l'équipe ont trois objectifs : i) concevoir, tester et optimiser des amorces pour détecter les agents pathogènes associés aux maladies respiratoires bovines, ii) construire un dispositif à base de papier pour effectuer une amplification isotherme à médiation par boucle, et iii) construire un système de chauffage /dispositif d'imagerie pour effectuer l'essai sur papier sur le terrain.
L'étudiant SURF travaillera sur le troisième objectif pour construire un réchauffeur couplé à un imageur pour détecter la sortie colorimétrique/fluorométrique du biocapteur.

RAM magnétique pour applications spatiales

Le rayonnement dans l'espace peut grandement affecter le fonctionnement et les performances à long terme de la microélectronique. Le durcissement par rayonnement rend les composants et circuits électroniques résistants aux dommages ou aux dysfonctionnements causés par des niveaux élevés de rayonnement ionisant dans cet environnement. Les effets transitoires incluent des effets à événement unique tels que les basculements de bits de mémoire. Les effets permanents incluent des verrouillages à événement unique qui empêchent le fonctionnement de périphériques individuels.

Dans ce projet, l'étudiant développera un modèle pour prédire les échecs pour les types nouveaux et émergents de mémoire et de logique. Il s'agira de modèles de rayonnement dans l'environnement spatial, ainsi que de la sensibilité des appareils à divers types de rayonnements ionisants. L'objectif final sera de prédire les défaillances de certaines classes de dispositifs à valider dans une ligne de faisceau, qui pourront à terme être utilisées pour adapter l'électronique standard aux applications spatiales.

Spectrométrie de masse de biomolécules et nanoclusters

Nous utilisons la spectrométrie de masse pour étudier la localisation des lipides, des médicaments et des protéines dans les tissus biologiques et pour préparer de nouvelles interfaces fonctionnelles à l'aide d'ions polyatomiques bien définis. L'étudiant travaillera avec un mentor étudiant diplômé pour effectuer la synthèse et la caractérisation de nanoclusters à l'aide de la spectrométrie de masse et des mesures électrochimiques ou pour développer de nouvelles approches analytiques pour l'analyse quantitative de biomolécules dans des échantillons biologiques. Dans les deux projets, l'étudiant sera formé pour utiliser des spectromètres de masse de pointe et effectuer une acquisition et une analyse de données indépendantes. L'étudiant travaillera également avec la littérature scientifique pour obtenir une compréhension plus large du domaine.

Mesure et modélisation des caractéristiques de transfert de masse pendant la lyophilisation pharmaceutique

La lyophilisation, également appelée lyophilisation, est largement utilisée dans la fabrication de produits pharmaceutiques injectables, de vaccins, de produits biotechnologiques, de réactifs chimiques, d'aliments et de cultures probiotiques. Les chercheurs de premier cycle de SURF auront l'opportunité de participer à l'un des projets en cours dans l'installation de démonstration de la technologie LyoHUB à Discovery Park en collaboration avec un ou plusieurs des 20+ membres de l'industrie LyoHUB.

La lyophilisation est une méthode de dessiccation par laquelle un solvant est éliminé d'un système congelé par sublimation. Dans l'industrie, le processus est généralement effectué à une vitesse lente en raison des grandes incertitudes associées aux principaux mécanismes de transfert de masse. Les données actuelles sont très dispersées et valables pour un ensemble étroitement limité de points de fonctionnement. Fréquemment, ces points ne sont pas optimaux et les données apportent peu d'avantages à l'utilisateur. Les étudiants seront responsables de la caractérisation informatique et expérimentale des propriétés de transfert de masse de diverses formulations pharmaceutiques représentatives dans une gamme de conditions de processus. L'objectif du projet est de généraliser et de consolider les résultats clés dans une base de données standardisée qui sera directement intégrée dans l'outil de simulation LyoPronto de LyoHUB (http://lyopronto.rcac.purdue.edu/). Le logiciel est disponible gratuitement et largement utilisé par les grandes sociétés pharmaceutiques. L'étudiant effectuera également des études comparatives par rapport aux modèles de transfert de masse publiés actuellement.

L'étudiant apprendra les bases du processus de lyophilisation et acquerra les compétences de travail expérimental en laboratoire avec différents lyophilisateurs.

Ce projet comprendra des réunions en ligne et des travaux pratiques en laboratoire.

Mesure et modélisation des caractéristiques de transfert de chaleur des flacons pendant la lyophilisation pharmaceutique

La lyophilisation, également appelée lyophilisation, est largement utilisée dans la fabrication de produits pharmaceutiques injectables, de vaccins, de produits biotechnologiques, de réactifs chimiques, d'aliments et de cultures probiotiques.Les chercheurs de premier cycle de SURF auront l'opportunité de participer à l'un des projets en cours dans l'installation de démonstration de la technologie LyoHUB à Discovery Park en collaboration avec un ou plusieurs des 20+ membres de l'industrie LyoHUB.

La lyophilisation est une méthode de dessiccation par laquelle un solvant est éliminé d'un système congelé par sublimation. Dans l'industrie, le processus est généralement effectué sur des jours pendant des semaines en raison des grandes incertitudes associées aux principaux mécanismes de transfert de chaleur. La détermination précise de ces caractéristiques de transfert de chaleur est donc essentielle pour bien comprendre et optimiser le processus. Les étudiants seront responsables de la caractérisation informatique et expérimentale des propriétés de transfert de chaleur de diverses géométries de flacons dans une gamme de conditions de processus. L'objectif du projet est de consolider les résultats clés dans une base de données standardisée qui sera directement intégrée dans l'outil de simulation LyoPronto de LyoHUB (http://lyopronto.rcac.purdue.edu/). Le logiciel est disponible gratuitement et largement utilisé par les grandes sociétés pharmaceutiques. L'étudiant effectuera également des études comparatives par rapport aux modèles de transfert de chaleur publiés actuellement.

L'étudiant apprendra les bases du processus de lyophilisation et acquerra les compétences de travail expérimental en laboratoire avec différents lyophilisateurs.

Ce projet comprendra des réunions en ligne et des travaux pratiques en laboratoire

Mesure de la libération de glutamate en temps réel après un traumatisme crânien avec des biocapteurs imprimés flexibles

À la suite d'un traumatisme crânien et d'une lésion de la moelle épinière, les cellules endommagées libèrent des niveaux toxiques de glutamate, un neurotransmetteur excitateur, qui endommage davantage les cellules par un mécanisme de lésion secondaire. Cette pathologie est appelée excitotoxicité du glutamate. Le mécanisme des niveaux élevés soutenus de glutamate extracellulaire reste incertain, et une meilleure compréhension de l'excitotoxicité du glutamate peut conduire à de nouvelles interventions thérapeutiques pour minimiser les blessures secondaires après une lésion cérébrale traumatique. Notre laboratoire a développé des biocapteurs de glutamate imprimés que nous avons utilisés pour mesurer la libération de glutamate après une lésion traumatique de la moelle épinière simulée avec des segments de moelle épinière de rat explantés.

L'étudiant travaillera sur l'intégration de biocapteurs de glutamate avec revêtement anti-salissure et électronique sans fil, afin que les biocapteurs puissent être implantés dans le cerveau et mesurer la libération de glutamate suite à une lésion cérébrale traumatique chez des rats anesthésiés. Les tâches de recherche spécifiques comprennent l'impression de dispositifs de biocapteurs par écriture directe à l'encre, la caractérisation électrochimique, l'application de revêtements anti-encrassement biologique et l'utilisation de biocapteurs implantés. L'étudiant collectera, analysera et interprétera les données et rédigera les résultats pour une publication dans une revue.

Plus d'informations : https://engineering.purdue.edu/LIMR/research/

Mesurer les émissions de gaz à effet de serre des zones humides avec des capteurs environnementaux de l'Internet des objets.

Les zones humides dans les paysages agricoles sont des sites importants pour maintenir la qualité de l'eau dans les ruisseaux, les rivières et les réservoirs situés en aval des terres agricoles. Malgré ces avantages, ces zones humides peuvent être une source importante de puissants gaz à effet de serre, principalement du méthane (CH4) et de l'oxyde nitreux (N2O). Pourtant, les données sur la quantité de gaz à effet de serre produite par les zones humides agricoles et les facteurs environnementaux qui causent ces différences ne sont pas largement disponibles. Pour ce projet, nous tirerons parti de la technologie de l'Internet des objets (IoT) environnemental pour déployer des réseaux de capteurs de gaz dans les zones humides agricoles. Nous utiliserons ces capteurs de gaz pour déterminer quels facteurs environnementaux locaux (par exemple, la longueur de l'inondation d'eau, l'altitude, la teneur en matière organique du sol) entraînent une augmentation et une diminution des émissions de CH4 et de N2O des sols des zones humides.

L'étudiant travaillant sur ce projet serait responsable du déploiement de capteurs de gaz, ce qui impliquera des travaux sur le terrain dans les zones humides situées près de Purdue. Cet étudiant aura également l'occasion d'analyser les données recueillies à partir de ces capteurs avec l'aide de professeurs et de mentors étudiants diplômés.

Dynamique microbiologique de l'eau potable en période de stagnation

Les canalisations qui acheminent l'eau potable aux robinets individuels se développent en écosystèmes complexes. La plupart des bactéries qui vivent sur ces tuyaux et dans l'eau sont inoffensives, mais plusieurs sont capables de provoquer des maladies. Par exemple, Legionella pneumophila est une bactérie qui provoque une pneumonie potentiellement mortelle chez les personnes immunodéprimées. Il est donc essentiel de comprendre et, en définitive, de contrôler l'écosystème au sein de ces tuyaux. Ce travail contribuera aux politiques (par exemple, la température minimale requise dans un chauffe-eau) et aux technologies (par exemple, les éviers à rinçage automatique) qui limiteront les maladies inutiles.

Dans ce projet, l'étudiant utilisera des expériences à l'échelle du banc, une installation de tuyauterie à l'échelle pilote et des systèmes de plomberie à grande échelle pour tester les hypothèses concernant l'établissement du biofilm et les relations entre le biofilm et l'eau au fil du temps. L'étudiant collectera et analysera des échantillons d'eau, en utilisant une variété d'outils pour caractériser pleinement la dynamique physicochimique et biologique au sein du système. Ils apprendront également à rédiger un rapport scientifique et le présenteront au symposium SURF.

Capteurs mobiles de qualité de l'air et Internet des objets

L'objectif du projet est de concevoir et de développer un système matériel, logiciel et informatique en nuage pour l'acquisition de données sur la qualité de l'air à partir de plates-formes mobiles telles que les taxis, les sacs à dos et les drones. Les capteurs seront déployés autour de Purdue et éventuellement dans la ville d'Arequipa, au Pérou. Les données seront utilisées pour évaluer les changements spatiaux et temporels de la pollution de l'air dans la 2e plus grande ville du Pérou. La recherche est une collaboration entre Purdue et l'Université de San Augustin (UNSA) dans le cadre du projet NEXUS.

Modélisation de systèmes thermophotovoltaïques à haut rendement

Ce projet étudie par simulation numérique l'impact de la structure optique multicouche sur l'amélioration du rendement des dispositifs thermophotovoltaïques (TPV). Les dispositifs TPV convertissent la chaleur en électricité en utilisant un rayonnement thermique pour éclairer une diode photovoltaïque (PV) fabriquée à partir de matériaux semi-conducteurs. Typiquement, ce rayonnement est généré par un émetteur semblable à un corps noir. Le rayonnement thermique comprend une large gamme de longueurs d'onde, mais seuls les photons de haute énergie peuvent être convertis en chaleur par la diode PV, ce qui limite considérablement l'efficacité. Ainsi, l'introduction d'un émetteur et d'un filtre sélectifs pour recycler les photons indésirables peut grandement améliorer les performances.

Dans ce projet, l'étudiant développera / mettra à niveau un outil basé sur une interface graphique pour calculer le spectre d'émissivité et l'efficacité d'un dispositif TPV basé sur une structure multicouche. L'outil est hébergé et exécuté via nanoHUB.org - une passerelle scientifique en accès libre pour les outils et ressources de simulation basés sur le cloud dans la science et la technologie à l'échelle nanométrique. L'étudiant travaillera également avec des étudiants diplômés et utilisera cet outil pour étudier comment améliorer l'efficacité du TPV sur la base de modèles physiques.

Modélisation de la mécanobiologie des plaies après tumorectomie

L'objectif de ce projet est de modéliser la mécanique couplée et la mécanobiologie des plaies tumorales. La tumorectomie, ou chirurgie conservatrice du sein, devient le premier choix de traitement du cancer du sein en raison des progrès de l'imagerie et du diagnostic qui permettent la détection des tumeurs précoces. Cependant, ce traitement chirurgical crée un vide de plaie dans le sein lors de la résection de la tumeur et une marge environnante de tissu sain. La plaie guérit dans un processus ressemblant à la cicatrisation d'autres organes du tissu conjonctif comme la peau. En particulier, la cicatrisation des plaies d'une tumorectomie peut entraîner une contraction permanente du tissu et une modification des propriétés mécaniques à mesure que la plaie se remplit de tissu cicatriciel au lieu du tissu mammaire natif. La mécanique et la mécanobiologie de ce processus sont essentielles pour comprendre comment ces blessures guérissent. Pour répondre à ce besoin, nos groupes (PI Buganza-Tepole de ME et PI VoytikHarbin de BME) utilisent une combinaison d'expériences et de modélisation mathématique pour améliorer la conception des échafaudages pour les plaies de tumorectomie. Le premier cycle recherché pour ce projet travaillera dans ce groupe interdisciplinaire, en mettant l'accent sur le modèle informatique. PI Buganza-Tepole a proposé un modèle informatique de cicatrisation des plaies qui combine la mécanique des tissus à grande déformation, la réaction-diffusion pour les cellules et la dynamique des cytokines, et les processus de remodelage et de croissance permanents qui relient la mécanique et la mécanobiologie. Le premier cycle travaillant dans ce projet apprendra le C++, les éléments finis, la mécanique des matériaux mous, la modélisation mécanobiologique, la croissance et le remodelage.

Évaluation nanostructurale de l'os humain sous charge appliquée

L'étudiant concevra une méthode d'essai pour collecter des données de diffusion des rayons X aux petits angles pour un échantillon d'os dans des conditions de chargement in situ. Les paramètres de test seront optimisés pour l'os humain et d'autres matériaux associés. Les données seront analysées pour déterminer l'étendue des dommages internes liés aux conditions de contrainte/déformation appliquées.

Enregistrement et stimulation neuronale à l'aide d'un système monopuce sans fil

Dans ce projet, nous visons à mettre en œuvre un implant capable d'enregistrer et de stimuler les activités neuronales d'un cerveau de souris vivant. Nous profiterons de l'alimentation sans fil et du transfert de données sans fil pour miniaturiser l'implant neural, de sorte qu'il ne nécessite ni batterie ni fil. Les élèves aideront à développer le Reader pour tester et collecter des données à partir d'expériences in vitro et in vivo.

Évaluation de la programmation en ligne

Les programmes informatiques sont difficiles à évaluer en raison du grand nombre de possibilités. Les systèmes d'évaluation existants se limitent à des programmes simples ou imposent des restrictions pour limiter les possibilités. Ce projet vise à créer un système d'évaluation en ligne qui peut évaluer des programmes non triviaux et aider les étudiants à apprendre la programmation informatique.

Fonctionnement et caractérisation du propulseur SPT-100 Hall

Les propulseurs à effet Hall sont largement utilisés pour la propulsion des engins spatiaux. Les missions d'exploration de Mars actuellement prévues par la NASA utilisent le Deep Space Transport qui sera propulsé par la technologie du propulseur Hall. La technologie a été développée à l'origine en Union soviétique et a été adoptée aux États-Unis dans les années 1990. Dans le propulseur Hall, le gaz propulseur neutre est ionisé et accéléré dans une configuration de champ ExB pour atteindre des vitesses d'échappement élevées du propulseur dans la plage de 10 à 50 km/s.
Dans ce projet, l'étudiant travaillera avec le propulseur Hall SPT-100. Le projet comprendra le fonctionnement du propulseur et du neutraliseur à cathode creuse, ainsi que des mesures des paramètres électriques du propulseur, des propriétés du jet de plasma d'échappement et de la poussée. L'étudiant utilisera des sondes de Langmuir pour les mesures des paramètres du plasma et un support de poussée pendulaire suspendu pour les mesures de poussée. De plus, l'étudiant préparera et mettra à jour la documentation connexe pour AAE 521 Plasma Lab.

Filaments fonctionnels imprimables et capteur pour dispositifs biomédicaux

Les implants chirurgicaux actuels en treillis nécessitent un ajustement manuel de la taille à partir de feuilles préfabriquées, ce qui peut entraîner un mauvais ajustement et donc des complications post-chirurgicales. L'impression 3D de treillis chirurgical éviterait les erreurs manuelles en plus de fournir aux chirurgiens et aux hôpitaux un plus grand nombre de choix pour la conception de treillis. Cela permet une plus grande personnalisation du traitement des patients souffrant de hernies.
Concevoir et caractériser un nouveau filament imprimable en 3D imprégné d'un agent de stimulation électrique antibactérien et piézoélectrique. Ce maillage doit être biocompatible, flexible et biodégradable sur une période de plusieurs années.
Une deuxième partie du projet sera axée sur l'impression de biocapteurs à faible coût pour la détection du virus covid.

Synthèse des procédés et intensification de la valorisation des gaz de schiste

La mission se concentre sur la création de systèmes de traitement de transformation pour convertir les hydrocarbures légers des ressources de schiste en produits chimiques liquides et en carburants de transport dans des usines de traitement plus petites, modulaires, locales et fortement interconnectées. Les étudiants auront la possibilité d'apprendre des technologies de pointe en matière de synthèse, d'intensification et d'optimisation de processus, ainsi que des outils de simulation largement utilisés tels que Aspen Plus, Matlab, Chemkin, etc.

Analyse en temps réel des particules virales pour une approche de traitement en continu

La demande mondiale croissante de vaccins ainsi que l'intensification de la pression économique sur les systèmes de santé soulignent la nécessité d'améliorer encore la fabrication des vaccins. En outre, les autorités réglementaires encouragent l'investissement dans les processus de fabrication en continu pour assurer une production robuste, éviter les pénuries et, en fin de compte, réduire le coût des médicaments pour les patients. Les limites des outils d'analyse de processus en ligne sont un sérieux inconvénient des efforts mis en place. Les analyses en ligne des particules virales sont très limitées, du fait du temps important requis par les techniques actuelles de détection, d'analyse qualitative et quantitative. Par conséquent, il existe un besoin de nouvelles alternatives pour la détection virale.

Logiciel d'apprentissage en profondeur fiable

Nous allons développer des techniques intéressantes et novatrices pour rendre le code d'apprentissage en profondeur tel que TensorFlow et PyTorch fiable et sécurisé. Nous le construirons en plus de notre projet primé (https://www.cs.purdue.edu/homes/lintan/publications/variance-ase20.pdf), qui a remporté un ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award ! Il peut y avoir des opportunités de collaborer avec Microsoft. Voir ci-dessous pour plus de détails.

Les systèmes d'apprentissage automatique, y compris les systèmes d'apprentissage en profondeur (DL), exigent fiabilité et sécurité. Les systèmes DL se composent de deux composants clés : (1) des modèles et des algorithmes qui effectuent des calculs mathématiques complexes, et (2) un logiciel qui implémente les algorithmes et les modèles. Ici, le logiciel comprend le code d'infrastructure DL (par exemple, le code qui effectue les calculs du réseau de neurones de base) et le code d'application (par exemple, le code qui charge les poids de modèle). Ainsi, pour que l'ensemble du système DL soit fiable et sécurisé, l'implémentation logicielle et les modèles/algorithmes doivent être fiables et sécurisés. Si le logiciel ne parvient pas à implémenter fidèlement un modèle (par exemple, en raison d'un bogue dans le logiciel), la sortie du logiciel peut être erronée même si le modèle est correct, et vice versa.

Ce projet vise à utiliser de nouvelles approches, notamment des tests différentiels, pour détecter et localiser les bogues dans les logiciels DL (y compris le code et les données) afin de relever le défi de l'oracle de test. De bonnes compétences en programmation et une forte motivation dans la recherche sont requises. Une expérience en deep learning et en testing est un plus.

Télédétection de l'humidité du sol à l'aide de signaux d'opportunité : expériences sur le terrain et études de validation

L'humidité du sol dans la zone racinaire (RZSM), définie comme le profil de l'eau dans le mètre supérieur du sol où se produit la majeure partie de l'absorption des plantes, est une variable environnementale importante pour comprendre le cycle mondial de l'eau, prévoir les sécheresses et les inondations et la gestion agricole. Aucun instrument de télédétection par satellite existant ne peut mesurer le RZSM. La détection sous les premiers centimètres du sol, souvent à travers une végétation dense, nécessite l'utilisation de fréquences micro-ondes inférieures à 500 MHz, une gamme de fréquences connue sous le nom de « bande P ». Un radiomètre hyperfréquence en bande P nécessiterait un diamètre d'ouverture supérieur à 10 mètres. Le lancement d'un tel satellite en orbite présentera un défi technique important et coûteux, certainement pas réalisable pour une mission de petit satellite à faible coût. Cette gamme de fréquences est également fortement utilisée pour les communications UHF/VHF, présentant une énorme quantité d'interférences radio (RFI). La concurrence pour l'accès à ce spectre rend également difficile l'obtention de la licence requise pour utiliser le radar actif à des fins scientifiques.

Les signaux d'opportunité (SoOp) sont à l'étude comme alternatives aux radars actifs ou à la radiométrie passive. SoOp réutilise les puissantes transmissions satellites de communication existantes en tant que sources d'éclairage « gratuites », mesurant le changement du signal après réflexion depuis la surface du sol. De cette manière, les méthodes SoOp utilisent en fait les mêmes transmissions qui provoqueraient des interférences dans la télédétection micro-ondes traditionnelle. Des méthodes de traitement du signal de communication sont utilisées dans SoOp, permettant d'obtenir des mesures de haute qualité avec des antennes plus petites et à gain plus faible.

Grâce au financement de la NASA, Purdue et le Goddard Space Flight Center ont développé un prototype d'instrumentation utilisant des mesures SoOp en bande P (360-380 MHz) et en bande I (137 MHz) pour récupérer l'humidité du sol. Ces études ont abouti au lancement prévu (2021) du satellite SNOOPI (SigNals Of Opportunity P-band Investigation) pour présenter la première démonstration de ces mesures depuis l'orbite.

Pour soutenir cette mission, une vaste campagne d'expérimentations est prévue dans les domaines de recherche agricole de Purdue et potentiellement dans certains endroits éloignés. Nous recherchons jusqu'à deux étudiants motivés pour aider à ces expériences. Un poste peut impliquer l'installation et la maintenance d'instruments de télédétection sur le terrain et sur un véhicule aérien sans pilote (UAV), l'écriture de logiciels pour le traitement des signaux et des données et la réalisation de contrôles de qualité sur les données collectées. L'autre poste peut impliquer la collecte de mesures sur le terrain des propriétés du sol et de la végétation.

Des étudiants en génie électrique, génie aérospatial ou physique sont souhaités pour le premier poste. De bonnes compétences en programmation, une expérience avec C, python et MATLAB, ainsi qu'une solide expérience dans le traitement de base du signal sont requises. Une expérience avec la construction d'ordinateurs ou d'autres équipements électroniques sera également un avantage.

Des étudiants en Agronomie, Génie Agricole et Biologique ou Génie Civil sont souhaités pour le second poste. Une expérience en laboratoire ou sur le terrain est souhaitée.

Dans les deux cas, les étudiants doivent être disposés à travailler à l'extérieur pendant une période substantielle et avoir un intérêt à appliquer leurs compétences à la résolution de problèmes dans les sciences de la Terre, l'environnement ou l'agriculture. Les élèves doivent avoir leur propre moyen de transport car les sites expérimentaux sont situés dans des endroits éloignés.


Abstrait

Les processus de gestion des déchets impliquent généralement de nombreux paramètres techniques, climatiques, environnementaux, démographiques, socio-économiques et législatifs. Ces processus non linéaires complexes sont difficiles à modéliser, prédire et optimiser à l'aide de méthodes conventionnelles. Récemment, les techniques d'intelligence artificielle (IA) ont pris de l'ampleur en proposant des approches informatiques alternatives pour résoudre les problèmes de gestion des déchets solides (GDS). L'IA a été efficace pour résoudre des problèmes mal définis, apprendre de l'expérience et gérer l'incertitude et les données incomplètes. Bien que des recherches importantes aient été menées dans ce domaine, très peu d'études de synthèse ont évalué le potentiel de l'IA pour résoudre les divers problèmes de GDS. Cette revue systématique de la littérature a compilé 85 études de recherche, publiées entre 2004 et 2019, analysant l'application de l'IA dans divers domaines de la GDS, y compris la prévision des caractéristiques des déchets, la détection du niveau des poubelles, la prédiction des paramètres de processus, le routage des véhicules et la planification de la GDS. Cette revue fournit une analyse complète des différents modèles et techniques d'IA appliqués dans la GDS, les domaines d'application et les paramètres de performance signalés, ainsi que les plates-formes logicielles utilisées pour mettre en œuvre de tels modèles. Les défis et les idées de l'application des techniques d'IA dans la GDS sont également discutés.


15 réponses 15

L'utilisation de plusieurs threads sur CPython ne vous donnera pas de meilleures performances pour le code Python pur en raison du verrouillage de l'interpréteur global (GIL).Je suggère d'utiliser le module de multitraitement à la place :

Notez que cela ne fonctionnera pas dans l'interpréteur interactif.

Pour éviter le FUD habituel autour du GIL : Il n'y aurait de toute façon aucun avantage à utiliser des threads pour cet exemple. Toi vouloir d'utiliser des processus ici, pas des threads, car ils évitent tout un tas de problèmes.

Ce qui précède fonctionne parfaitement sur ma machine (Ubuntu, le package joblib a été pré-installé, mais peut être installé via pip install joblib ).


3.7.0 (2019-05-09)¶

Refactorisation du modèle de vulnérabilité côtière (CV). CV utilise désormais TaskGraph et Pygeoprocessing >=1.6.1. Le modèle est désormais largement basé sur des vecteurs plutôt que sur des rasters. Moins d'ensembles de données d'entrée sont requis pour la même fonctionnalité. Le temps d'exécution en mode synchrone est similaire aux versions précédentes, mais le temps d'exécution peut être réduit avec le multitraitement. CV prend également en charge le recalcul évité pour les exécutions successives dans le même espace de travail, même si un suffixe de fichier différent est utilisé. Les fichiers vectoriels de sortie sont aux formats CSV et géopackage.

Le lien « Signaler un problème » de l'interface utilisateur modèle pointe vers notre nouveau community.naturalcapitalproject.org

La correction d'un problème avec le préprocesseur Coastal Blue Carbon où l'utilisation de rasters de couverture terrestre mal alignés entraînerait la levée d'une exception.

La correction d'un problème avec RouteDEM où les exécutions de l'outil avec la direction du flux activée entraîneraient le blocage de l'outil si n_workers > 0 .

Correction d'un problème avec la vérification des erreurs d'Habitat Quality où les valeurs nodata dans les rasters de couverture terrestre n'étaient pas prises en compte.

L'évaluation est désormais une composante facultative du modèle InVEST Scenic Quality.

Correction d'un bug dans l'algorithme des centiles utilisé par Scenic Quality qui entraînerait des sorties de qualité visuelle incorrectes.

Les modèles Carbon Model et Crop Production ne se bloquent plus si les rasters d'entrée utilisateur n'ont pas de valeur nodata définie. Dans ce cas, ces modèles traitent toutes les valeurs de pixels comme des données valides.

Ajout de pipelines bitbucket et de configurations de build AppVeyor.

Refactoring Recreation Model client pour utiliser taskgraph et le dernier pygeoprocessing. Le recalcul évité à partir de taskgraph signifie que les exécutions successives du modèle avec la même AOI et la même option de grille peuvent réutiliser les résultats PUD et éviter complètement la communication avec le serveur. Les exécutions successives avec les mêmes données de prédicteur réutiliseront les résultats de géotraitement intermédiaires. Le multitraitement offert par taskgraph signifie que les calculs PUD côté serveur et le traitement des données des prédicteurs côté client peuvent se dérouler en parallèle. Certains noms de fichiers de sortie ont changé.

Mise à niveau vers SDR pour utiliser le nouveau routage multiflux PyGeoprocessing, le remplissage de fosse DEM, l'extraction de flux contigus et l'intégration de TaskGraph. Cela inclut également une nouvelle fonctionnalité TaskGraph qui évite le recalcul en copiant les résultats des exécutions précédentes tant que le résultat attendu serait identique. Pour utiliser cette fonctionnalité, les utilisateurs doivent exécuter des exécutions successives de SDR dans le même espace de travail mais utiliser un suffixe de fichier différent. Ceci est utile lorsque les utilisateurs doivent effectuer une étude de paramètres ou exécuter des scénarios avec des modifications mineures des entrées.

Refactoring Habitat Risk Assessment (HRA) Model pour utiliser TaskGraph >= 0.8.2 et Pygeoprocessing >= 1.6.1. Le proprocesseur HRA est supprimé et sa fonctionnalité précédente a été simplifiée et fusionnée dans le modèle HRA lui-même. Le modèle ne générera plus de graphiques et de tableaux HTML.

Ajout d'un bouton de notification de mise à jour logicielle, d'une boîte de dialogue et d'un lien vers la page de téléchargement sur l'interface utilisateur lorsqu'une nouvelle version d'InVEST est disponible.

Migration de l'échantillon de subversion et des référentiels de données de test vers les référentiels Git LFS sur BitBucket. Mettez à jour l'URL du référentiel et récupérez les commandes sur Makefile en conséquence.

Correction d'un bogue dans l'interface utilisateur de la qualité de l'habitat où l'absence de la variable half_saturation_constant requise ne soulevait pas d'exception.

Ajout d'encoding='utf-8-sig' à pandas.read_csv() pour prendre en charge utils.build_lookup_from_csv() pour lire correctement les fichiers CSV encodés avec UTF-8 BOM (byte-order mark).


Si vous utilisez scikit-learn, vous pouvez utiliser sklearn.preprocessing.normalize :

Je serais d'accord pour dire que c'était bien si une telle fonction faisait partie des piles incluses. Mais ce n'est pas le cas, à ma connaissance. Voici une version pour axes arbitraires, et donnant des performances optimales.

Vous pouvez spécifier l'ordre pour obtenir la norme L1. Pour éviter la division zéro, j'utilise eps, mais ce n'est peut-être pas génial.

Cela pourrait aussi fonctionner pour vous

mais échoue lorsque v a une longueur 0.

Dans ce cas, l'introduction d'une petite constante pour empêcher la division zéro résout ce problème.

Vous avez mentionné sci-kit learn, je souhaite donc partager une autre solution.

Sci-kit apprendre MinMaxScaler

Dans sci-kit learn, il existe une API appelée MinMaxScaler qui peut personnaliser la plage de valeurs à votre guise.

Il traite également des problèmes de NaN pour nous.

Les NaN sont traités comme des valeurs manquantes : ignorées dans l'ajustement et conservées dans la transformation. . voir référence [1]

Exemple de code

Le code est simple, il suffit de taper

Si vous avez des données multidimensionnelles et que vous souhaitez que chaque axe soit normalisé à son maximum ou à sa somme :

Il existe également la fonction unit_vector() pour normaliser les vecteurs dans le module de transformations populaire de Christoph Gohlke :

Si vous travaillez avec des vecteurs 3D, vous pouvez le faire de manière concise en utilisant le toolbelt vg. C'est une couche légère au-dessus de numpy et elle prend en charge les valeurs simples et les vecteurs empilés.

J'ai créé la bibliothèque lors de ma dernière startup, où elle était motivée par des utilisations comme celle-ci : des idées simples et beaucoup trop verbeuses dans NumPy.

Si vous travaillez avec un tableau multidimensionnel, une solution rapide est possible.

Disons que nous avons un tableau 2D, que nous voulons normaliser par le dernier axe, tandis que certaines lignes ont une norme nulle.

Sans sklearn et en utilisant juste numpy . Il suffit de définir une fonction :.

En supposant que le les lignes sont les variables et les colonnes les échantillons ( axe = 1 ):