Se dirigir à noite já apresenta sérias dificuldades de visibilidade, dirigir à noite com chuva pode ser um desafio.

Em vez de iluminar a estrada, a luz dos faróis dispersa-se ao atingir as gotas de chuva e a água no asfalto - pior do que isso, só quando vem outro carro em sentido contrário.

Mas uma solução está a caminho.

Farol inteligente

Engenheiros da Universidade Carnegie Mellon, nos Estados Unidos, descobriram uma forma de redirecionar continuamente a luz dos faróis, para que os raios de luz passem entre as gotas de chuva, evitando grande parte da reflexão.

"Se você estiver dirigindo sob uma tempestade, os faróis inteligentes farão com que ela pareça uma garoa," garante o Dr. Srinivasa Narasimhan.

O mais interessante é que o Dr. Narasimhan descobriu como contornar as gotas de chuva quando ele desenvolvia uma tecnologia para projetar imagens em cortinas de água.

• Imagens 3D interativas são projetadas em cortinas de ága

Descoberto como acertar as gotas, desviar delas foi uma questão de inverter o raciocínio e o funcionamento do equipamento.

Farol antichuva

O farol inteligente usa uma câmera para rastrear o movimento das gotas de chuva, ou dos flocos de neve.

As imagens são processadas continuamente por um algoritmo que prevê onde cada uma das gotas estará apenas uns poucos milissegundos mais tarde.


O sistema de farol inteligente antichuva então ajusta-se rapidamente em resposta a esses cálculos, desativando os feixes de luz que incidiriam sobre as gotas de chuva ou flocos de neve nas suas novas posições previstas.

"Um olho humano não é capaz de ver o piscar dos faróis," garante Narasimhan. "E como as partículas em precipitação não são iluminadas, o motorista nem mesmo verá a chuva ou a neve."

Para o olho humano, as gotas de chuva parecem linhas alongadas de água caindo em direção ao chão. Mas, para uma câmera infravermelha, elas são gotas bem pequenas e independentes, com um bocado de espaço entre elas.

Assim, segundo o pesquisador, o sistema nem mesmo precisa ser tão rápido para conseguir redirecionar os feixes de luz para os espaços vazios.

Chuva invisível

Nos testes em laboratório, o protótipo do sistema conseguiu prever a posição das gotas de chuva e ajustar o farol em 13 milissegundos.

Extrapolando esses resultados, prevê-se que, em um veículo em baixa velocidade, o sistema irá eliminar até 80% da chuva visível durante uma tempestade muito forte, ao custo de 5 a 6% de perda da iluminação do farol.

Os cientistas calculam que, para ser útil nas velocidades reais com que os carros trafegam em uma rodovia será necessário aprimorar o sistema até que ele alcance por volta de 5 milissegundos.

Eles já estão trabalhando nisso, assim como na construção de um dispositivo compacto, que possa ser instalado em um carro para testes reais.

Luz baixa automática

Outro benefício do sistema é que a câmera poderá detectar os veículos vindo em sentido contrário, eliminando os raios de luz que se dirigem na direção dos olhos do outro motorista.

Isso acabará com a necessidade de ficar alternando entre luz alta e luz baixa.

"Outra coisa boa desse sistema é que ele nunca falhará de forma catastrófica. Se tudo parar de funcionar, ele continuará sendo um farol normal," disse Narasimhan.

A IBM anunciou o término da construção e do comissionamento do primeiro supercomputador resfriado com água quente.

O supercomputador, chamado SuperMUC, foi construído para o Centro de Supercomputação de Leibniz, na Alemanha.

Seus 155.656 núcleos, montados em 9.400 nós de processamento, são resfriados por uma tecnologia que dispensa o ar-condicionado e a mais tradicional água fria, geralmente usada nos computadores de grande porte.

Os processadores e a memória são resfriados por água quente, com temperaturas que variam entre 45ºC e 60 ºC.

Microcanais levam a água diretamente até os chips, diminuindo a resistência termal para a troca de calor, mantendo os processadores sempre abaixo da temperatura segura de 85 ºC.

Segundo a IBM, isso permite a retirada muito rápida do calor, que é removido dos processadores de forma 4.000 vezes mais eficiente do que a refrigeração a ar.


Supercomputador verde

E há vários outros ganhos.

Os racks, onde são montados os nós de processamento, ficaram 10 vezes mais compactos, e o supercomputador inteiro consome 40% menos energia do que uma máquina equivalente refrigerada com ar frio.

E, durante os meses mais frios, o calor gerado pelo supercomputador será usado no aquecimento dos edifícios do instituto de pesquisa - os cálculos indicam uma economia de US$1,25 milhão por ano em aquecimento.

Na lista Top500 mais recente, anunciada ontem, o SuperMUC já aparece como o supercomputador mais rápido da Europa.

Exogerador

Você logo poderá contar com sapatos geradores de energia.

Mas, se você gosta de fazer caminhadas e não se importa em carregar um artefato extra, usar seus joelhos como geradores de energia pode ser uma opção mais potente.

Michele Pozzi coordenou uma equipe de engenheiros de três universidades do Reino Unido para criar um aparelho de colheita de energia circular que vira uma espécie de exoesqueleto ao redor do joelho - com a diferença que, em vez de auxiliar o movimento, ele aproveita o movimento para gerar eletricidade.

Transdutor bimorph

O aparelho consiste de um anel externo, que faz um movimento de vaivém ao redor de um eixo central.

O anel externo possui 72 "dentes" que acionam quatro palhetas geradoras de energia, conectadas ao eixo interno.

Quando cada dente toca uma das quatro palhetas centrais, elas vibram como se fossem cordas de um violão.


Cada palheta é um gerador piezoelétrico - um tipo de transdutor conhecido como bimorph - que produz eletricidade enquanto durar sua vibração.

Joelho gerador

Com o movimento repetitivo de flexão dos joelhos, os transdutores bimorph vibram quase continuamente, o que permite gerar uma potência razoável para equipamentos desse tipo.

O protótipo produz cerca de 2 miliwatts (mW) de potência, mas os pesquisadores afirmam que, com algumas melhorias já idealizadas, ele poderá chegar aos 30 mW - a maioria dos nanogeradores tem potências na faixa dos microwatts.

Segundo a equipe, o joelho é um ponto de partida ideal para a geração de eletricidade pelo movimento do corpo humano devido à grande variação de ângulo, à velocidade significativa e à repetição contínua do movimento.

Primeiras lições de vida

Em 2008, pesquisadores da Universidade de Hertfordshire, no Reino Unido, começaram a ensinar um robô a falar da mesma forma que os pais ensinam uma criança.

Em 2010, o robô já havia aprendido a interagir emocionalmente, demonstrando algumas expressões faciais pré-determinadas.

Agora, finalmente os cientistas parecem estar se aproximando de seu objetivo inicial.

Programado com comportamentos típicos de crianças entre 6 e 14 meses de idade, o robô desenvolveu o que os pesquisadores chamaram de "princípios linguísticos rudimentares", ao interagir com um participante humano.

Robô que aprende a falar

Os participantes humanos que interagiram com o robô não eram pesquisadores envolvidos no projeto, eram voluntários que usaram suas próprias palavras, em vez de termos predefinidos.

Os pesquisadores orientaram os voluntários a conversarem com o robô como se estivessem conversando com uma criança pequena.

O resultado é que, em poucos minutos, o robô deixa de balbuciar sílabas aleatórias, como fora programado, e passa a produzir fonemas inteligíveis, chegando a pronunciar o nome de algumas formas e cores.

O resultado é significativo, dadas as limitações próprias do software: o robô é programado para emitir fonemas. Assim, ele sempre vai pronunciar uma sílaba, já que não há forma de fazê-lo pronunciar consoantes desacompanhadas de vogais.

Isso limita o desenvolvimento de um falar mais aprimorado, mas foi bastante bom para uma criança em seus primeiros balbucios.

Aquisição da linguagem

Caroline Lyon e seus colegas afirmam que, além do desenvolvimento dos próprios robôs, o estudo pode ser útil para o entendimento da aquisição da linguagem em humanos, um assunto até hoje altamente controverso.

"Sabe-se que as crianças são sensíveis à frequência dos sons na fala, e esses experimentos mostram como essa sensibilidade pode ser modelada e contribuir para o aprendizado de palavras pelo robô," afirmou.