Connect with us

Biyomühendis

Ordu tekniği, robot savaş alanı operasyonlarını geliştirir

Kredi: (Fotoğraf çizimi / ABD Ordusu) ADELPHI, Md. – Ordu araştırmacıları, robotların dayanıklı kalmasını sağlayan bir teknik geliştirdi…

Published

on

Kredi: (Fotoğraf illüstrasyonu / ABD Ordusu)

ADELPHI, Md. – Ordu araştırmacıları, savaş alanında aralıklı iletişim kayıplarıyla karşılaştıklarında robotların dirençli kalmasını sağlayan bir teknik geliştirdiler.

Α-şekli olarak adlandırılan teknik, insansız arama ve kurtarma, robotik keşif, çevre gözetleme ve radyasyon gibi fiziksel olayların robotik tespiti dahil olmak üzere görevler sırasında aynı alanı ziyaret etmek isteyebilecek birden fazla robot arasındaki hedef çatışmalarını çözmek için etkili bir yöntem sağlar. ve su altı yaşam formları yoğunluğu.

DEVCOM, Ordu Araştırma Laboratuvarı ve Nebraska Üniversitesi, Omaha Bilgisayar Bilimleri Departmanı olarak bilinen ABD Ordusu Savaş Yetenekleri Geliştirme Komutanlığı'ndan araştırmacılar işbirliği yaparak ScienceDirect'in Robotics and Autonomous Systems dergisinde yayınlanan bir makaleye yol açtı.

Ordu araştırmacısı Dr. Bradley Woosley, "Ekiplerde çalışan robotların, çabayı tekrar etmediklerinden emin olmak için bir yönteme ihtiyaçları var" dedi. “Tüm robotlar iletişim kurabildiğinde, kullanılabilecek birçok teknik vardır; bununla birlikte, robotların gizli kalmaya ihtiyaç duymaları nedeniyle geniş çapta iletişim kuramadıkları ortamlarda, telsizlerin uzun mesafeli iletişim için çalışmamasına neden olan dağınıklık veya daha önemli mesajlar için pil veya bant genişliğini korumak için robotlar, birkaç mümkün olduğunca iletişim. "

Woosley, bu koordinasyonun bir sonraki görevlerini ekiple paylaşarak gerçekleştirildiğini ve seçilen ekip üyeleri bu bilgileri hatırlayacak ve diğer robotların görevi seçen robotla doğrudan iletişim kurmaya gerek kalmadan başka bir robotun bu görevi yerine getirip getirmeyeceğini sormasına izin vereceklerini söyledi. .

Bir görevi hatırlayan robot, kablosuz iletişim ağlarının topolojisine ve robotların geometrik düzenine dayanıyor, dedi. Her robota, hedef konumlarını önbelleğe aldıkları ortam alanını temsil eden sınırlayıcı bir şekil atanır; bu, bu alanda istenen herhangi bir hedef olup olmadığını bilen robotu bulmak için iletişim ağında hızlı bir aramayı sağlar.

Woosley, "Bu araştırma, her bir robot bir sonraki görevleri hakkında ilk önce ekibin geri kalanıyla görüşmesine gerek kalmadan kararlar verme yetkisine sahip olduğunda robotlar arasında koordinasyonu sağlar" dedi. "Robotların birbirleriyle iletişim menziline girip çıktıklarında keşfedilen iki robot arasındaki herhangi bir çatışmayı ele alırken, robotların ne hissettiğine doğru ilerleme kaydetmesine izin vermek en önemli sonraki adımdır."

Teknik, bir robotun bir iletişim ağı üzerinden çok sekmeli iletişim kullanarak diğer robotlarla iletişim kurabileceği ortam bölgelerini gruplamak için α-şekli adı verilen geometrik bir yaklaşım kullanır. Bu teknik, çatışmaları bulmak ve hedefi seçen robot hedefe ulaşmadan önce iletişim ağacıyla bağlantısını kesse bile bunları depolamak için robotların iletişim ağacı üzerinde akıllı bir arama algoritmasıyla entegre edilmiştir.

Ekip, birden fazla ortamdaki simüle edilmiş robotlar ve fiziksel Clearpath Jackal Robots üzerinde deneysel sonuçlar bildirdi.

Woosley, "Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, robotlar arasındaki kesintili bağlantı kaybını incelikle ele alırken, iletişim kısıtlamaları altında çoklu robot bilgi toplamayı iyileştirmek için potansiyel çatışma bölgelerinin geometri tabanlı tahminini entegre etmeye yönelik ilk girişimlerden biridir" dedi.

Woosley'e göre, diğer mevcut yaklaşımlar yalnızca aynı iletişim ağı içindeki robotlardan girdi alabilir ve bu, robotlar takımla iletişim menziline girip çıkabildiğinde daha az verimlidir.

Buna karşılık, bu araştırmanın robotun hedefi ile başka bir robotun seçtiği hedef arasındaki olası çatışmaları hızlı bir şekilde bulması için bir mekanizma sağladığını, ancak artık iletişim ağında olmadığını söyledi.

Bu araştırmayı özellikle benzersiz kılan şey şunları içerir:

    -Birbirleriyle iletişim halindeki yerel robot setlerine katılan veya çıkan robotlar ile aralıklı iletişim kaybına karşı sağlam olan birden fazla robot arasındaki hedef çatışmalarını çözmek için verimli bir yöntem (hızlı ve az mesajla) sağlamak

    -Daha önemli iletişimler için radyo bant genişliğinden tasarruf ederken, iletişim alanındaki her robotu sorgulamak kadar iyi performans gösterir

    -Haberleşmeden tamamen kendi başına çalışan her robottan daha iyi performans

Woosley, iyimser olduğunu söyledi, bu araştırma, robotlar gizli iletişim gerektiren bir görevde görevlendirildiğinde yardımcı olacak diğer iletişim sınırlı işbirliği yöntemlerinin önünü açacak.

O ve DEVCOM ARL araştırmacıları Dr.John Rogers ve Jeffrey Twigg ve Deniz Araştırma Laboratuvarı araştırma bilimcisi Dr. Prithviraj Dasgupta da dahil olmak üzere araştırma ekibi, özellikle diğer robotları tahmin etme yönlerinde sınırlı iletişim yoluyla robotik ekip üyeleri arasında işbirliği üzerinde çalışmaya devam edecek. Başlamak için çakışan görevlerden kaçınmak için eylemler.

###

DEVCOM, Ordu Araştırma Laboratuvarı ve Nebraska Üniversitesi, Omaha Bilgisayar Bilimleri Departmanı olarak bilinen ABD Ordusu Savaş Yetenekleri Geliştirme Komutanlığı'ndan araştırmacılar işbirliği yaparak ScienceDirect'in Robotics and Autonomous Systems dergisinde yayınlanan bir makaleye yol açtı.

Source: https://bioengineer.org/army-technique-enhances-robot-battlefield-operations/

Biyomühendis

Çürük yapay deri protezlere yardımcı olabilir, robotlar yaralanmaları algılayabilir

Kredi: ACS Applied Materials & Interfaces 2021'den uyarlanmıştır, DOI: 10.1021/acsami.1c04911 Birisi dirseğini duvara çarptığında,…

Published

on

Kredi: ACS Applied Materials & Interfaces 2021'den uyarlanmıştır, DOI: 10.1021/acsami.1c04911

Birisi dirseğini duvara çarptığında, sadece acı hissetmekle kalmaz, aynı zamanda morarma da yaşayabilir. Robotlar ve protez uzuvlar, daha fazla yaralanmaya yol açabilecek bu uyarı işaretlerine sahip değildir. Şimdi, ACS Applied Materials & Interfaces'de rapor veren araştırmacılar, iyonik sinyaller yoluyla kuvveti algılayan ve aynı zamanda rengi sarıdan çürük benzeri mora çeviren ve hasarın meydana geldiğine dair görsel bir ipucu sağlayan yapay bir cilt geliştirdiler.

Bilim adamları, elektron iletimi yoluyla uyaranları algılayabilen birçok farklı türde elektronik kaplama veya e-deri geliştirdiler. Bununla birlikte, bu elektrik iletkenleri her zaman biyouyumlu değildir ve bu da bazı protez türlerinde kullanımlarını sınırlayabilir. Buna karşılık, iyonik deriler veya I-derileri, insan derisine benzer şekilde iyonları yük taşıyıcıları olarak kullanır. Bu iyonik iletken hidrojeller, e-derilere kıyasla üstün şeffaflık, gerilebilirlik ve biyouyumluluğa sahiptir. Qi Zhang, Shiping Zhu ve meslektaşları, uygulanan bir kuvvetle elektrik sinyalindeki değişiklikleri kaydetmenin yanı sıra, insan morarmasını taklit etmek için renk değiştirebilen bir I-deri geliştirmek istediler.

Araştırmacılar, mekanik stres altında rengi soluk sarıdan mavimsi-mora çeviren, spiropiran adı verilen bir molekül içeren iyonik bir organohidrojel yaptılar. Testte, jel, gerildiğinde veya sıkıştırıldığında renk ve elektriksel iletkenlikte değişiklikler gösterdi ve mor renk, tekrar sarıya dönmeden önce 2-5 saat kaldı. Ardından ekip, I-derisini gönüllülerin parmak, el ve diz gibi farklı vücut bölgelerine bantladı. Bükülme veya esneme, elektrik sinyalinde bir değişikliğe neden oldu, ancak tıpkı insan derisi gibi morarma olmadı. Bununla birlikte, kuvvetli ve tekrarlayan bastırma, vurma ve sıkıştırma, bir renk değişikliğine neden oldu. Araştırmacılar, elektriksel ve optik sinyalleme açısından insan derisi gibi tepki veren I-ciltinin, protez cihazlarda ve robotikte hasarı tespit etmek için yeni fırsatlar açtığını söylüyor.

###

Yazarlar, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı, Guangdong Yenilikçi ve Girişimci Takımları Tanıtma Programı, Shenzhen Bilim ve Teknoloji Programı, Merkezi Hükümetin Yerel Bilim ve Teknoloji Geliştirmeye Yönelik 2019 Özel Programı: Çevresel Arıtma Fonksiyonel Malzemeler Araştırma Platformu, Shenzhen Gelişmiş Malzeme Ürün Mühendisliğinin Kilit Laboratuvarı ve CUHK-Shenzhen Başkanlık Fonu.

Bu makaleye eşlik eden özet burada mevcuttur.

Amerikan Kimya Derneği (ACS), ABD Kongresi tarafından kiralanan kar amacı gütmeyen bir organizasyondur. ACS'nin misyonu, daha geniş kimya işletmesini ve uygulayıcılarını Dünya'nın ve tüm halkının yararına ilerletmektir. Dernek, fen eğitiminde mükemmelliği teşvik etme ve çoklu araştırma çözümleri, hakemli dergiler, bilimsel konferanslar, e-Kitaplar ve haftalık haber periyodik Chemical & Engineering News aracılığıyla kimya ile ilgili bilgi ve araştırmaya erişim sağlamada küresel bir liderdir. ACS dergileri, bilimsel literatürde en çok alıntı yapılan, en güvenilir ve en çok okunan dergiler arasındadır; ancak, ACS'nin kendisi kimyasal araştırma yürütmez. Bilimsel bilgi çözümlerinde bir lider olarak, CAS bölümü, dünyanın bilimsel bilgisini derleyerek, birbirine bağlayarak ve analiz ederek atılımları hızlandırmak için küresel yenilikçilerle ortaklık kurar. ACS'nin ana ofisleri Washington, D.C. ve Columbus, Ohio'dadır.

American Chemical Society'den haber bültenlerini otomatik olarak almak için, [e-posta korumalı]

Bizi takip et: heyecan | Facebook

Source: https://bioengineer.org/bruisable-artificial-skin-could-help-prosthetics-robots-sense-injuries/

Continue Reading

Biyomühendis

Bilgisayarlar insanların sanat zevklerini tahmin ediyor

Yeni çalışma, insanların nasıl estetik yargılarda bulunduğuna dair fikir veriyor.Kredi: Smithsonian Amerikan Sanat Müzesi, Bayan Joseph Schillinger Do'nun Hediyesi…

Published

on

Kredi: Smithsonian Amerikan Sanat Müzesi, Bayan Joseph Schillinger'in Hediyesi

Claude Monet gibi empresyonist bir resmin kalın fırça darbelerini ve yumuşak renk paletlerini sever misiniz? Yoksa bir Rothko'nun cesur renklerini ve soyut şekillerini mi tercih edersiniz? Bireysel sanat zevklerinin belirli bir gizemi vardır, ancak şimdi yeni bir Caltech çalışması, basit bir bilgisayar programının bir kişinin hangi resimleri beğeneceğini doğru bir şekilde tahmin edebileceğini gösteriyor.

Nature Human Behaviour dergisinde yayınlanan yeni çalışma, izlenimcilik, kübizm, soyut ve renk alanlarındaki resimleri derecelendirmek için 1.500'den fazla gönüllüyü işe almak için Amazon'un kitle kaynaklı platformu Mechanical Turk'ü kullandı. Gönüllülerin cevapları bir bilgisayar programına aktarıldı ve bu eğitim sürecinden sonra bilgisayar, gönüllülerin sanat tercihlerini tesadüfen olacağından çok daha iyi tahmin edebildi.

Caltech psikoloji profesörü John O'Doherty'nin laboratuvarında çalışan doktora sonrası araştırmacı Kiyohito Iigaya, "Eskiden sanatın değerlendirilmesinin kişisel ve öznel olduğunu düşünürdüm, bu yüzden bu sonuca şaşırdım" diyor.

Bulgular, yalnızca bilgisayarların bu tahminleri yapabildiğini göstermekle kalmadı, aynı zamanda insanların sanatı nasıl değerlendirdiği konusunda yeni bir anlayışa da yol açtı.

O'Doherty, "Ana nokta, insanların estetik yargılarda bulunmak için kullandıkları mekanizma hakkında bir fikir edinmemizdir" diyor. “Yani, insanlar temel görüntü özelliklerini kullanıyor ve bunlar üzerinde birleşiyor gibi görünüyor. Bu, sürecin nasıl çalıştığını anlamak için ilk adımdır.”

Araştırmada ekip, bilgisayarı, bir resmin görsel niteliklerini, düşük seviyeli özellikler olarak adlandırdıkları özelliklere (kontrast, doygunluk ve renk tonu gibi özelliklere) ve ayrıca insan yargısı gerektiren ve bu tür özellikleri içeren yüksek seviyeli özelliklere ayırmaya programladı. resmin dinamik mi yoksa hareketsiz mi olduğu gibi.

Iigaya, "Bilgisayar programı daha sonra belirli bir sanat eserinin ne kadar beğenileceğine karar verirken belirli bir özelliğin ne kadar dikkate alındığını tahmin ediyor" diye açıklıyor. “Bu kararlar alınırken hem düşük hem de üst düzey özellikler bir araya getiriliyor. Bilgisayar bunu bir kez tahmin ettiğinde, bir kişinin daha önce görülmemiş başka bir sanat eserine olan beğenisini başarılı bir şekilde tahmin edebilir.”

Araştırmacılar ayrıca, gönüllülerin üç genel kategoride toplanma eğiliminde olduklarını keşfettiler: empresyonist bir resim gibi gerçek hayattan nesneler içeren resimleri sevenler; Rothko gibi renkli soyut resimleri sevenler; ve Picasso'nun kübist portreleri gibi karmaşık tabloları sevenler. İnsanların çoğunluğu ilk "gerçek yaşam nesnesi" kategorisine girdi. Iigaya, “Birçok insan izlenimcilik resimlerini beğendi” diyor.

Dahası, araştırmacılar, gönüllünün sanat tercihlerini benzer bir doğruluk düzeyiyle tahmin etmeyi öğrenmek için derin bir evrişimsel sinir ağı (DCNN) de eğitebileceklerini keşfettiler. DCNN, bir bilgisayara bir dizi eğitim görüntüsünün beslendiği, böylece kediler ve köpekler gibi nesneleri sınıflandırmayı öğrenebileceği bir tür makine öğrenimi programıdır. Bu sinir ağları, beyindeki nöronlar gibi birbirine bağlı birimlere sahiptir. Ağ, bir birimin diğerine bağlantısının gücünü değiştirerek "öğrenebilir".

Bu durumda, derin öğrenme yaklaşımı, çalışmanın ilk bölümünde kullanılan seçilmiş düşük veya yüksek seviyeli görsel özelliklerin hiçbirini içermiyordu, bu nedenle bilgisayarın hangi özellikleri analiz edeceğine "karar vermesi" gerekiyordu.

Iigaya, "Derin sinir ağı modellerinde, ağın belirli bir görevi nasıl çözdüğünü tam olarak bilmiyoruz çünkü modeller kendi başlarına gerçek beyinlerin yaptığı gibi öğreniyor" diye açıklıyor. “Çok gizemli olabilir, ancak sinir ağının içine baktığımızda, kendi seçtiğimiz özellik kategorilerini oluşturduğunu anlayabildik.” Bu sonuçlar, estetik tercihi belirlemek için kullanılan özelliklerin beyin benzeri bir mimaride doğal olarak ortaya çıkabileceği ihtimaline işaret ediyor.

O'Doherty, "Artık, aynı tür kararları verirken insanların beyinlerine bakarak durumun gerçekten böyle olup olmadığına aktif olarak bakıyoruz" diyor.

Araştırmanın başka bir bölümünde araştırmacılar, sanat tercihleri ​​konusunda önceden eğitilmiş basit bilgisayar programlarının, gönüllülerin hangi fotoğrafları beğeneceğini doğru bir şekilde tahmin edebildiğini de gösterdiler. Gönüllülere yüzme havuzlarının, yemeklerin ve diğer sahnelerin fotoğraflarını gösterdiler ve resimlerle ilgili olanlara benzer sonuçlar gördüler. Ek olarak, araştırmacılar sırayı tersine çevirmenin de işe yaradığını gösterdi: Gönüllülere ilk kez fotoğraflar konusunda eğitim verdikten sonra, gönüllülerin sanat tercihlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için programı kullanabildiler.

Bilgisayar programı, gönüllülerin sanat tercihlerini tahmin etmede başarılı olsa da, araştırmacılar, herhangi bir bireyin zevkine giren nüanslar hakkında öğrenilecek daha çok şey olduğunu söylüyor.

O'Doherty, "Belirli bir kişiye özgü tercihlerin bu yöntemi kullanarak açıklamayı başaramadığımız yönleri vardır" diyor. “Bu daha kendine özgü bileşen, anlamsal özelliklerle veya bir resmin anlamı, geçmiş deneyimler ve değerlemeyi etkileyebilecek diğer bireysel kişisel özelliklerle ilgili olabilir. Bir bilgisayar modelinde bu özellikleri tespit etmek ve öğrenmek hala mümkün olabilir, ancak bunu yapmak, burada bulduğumuz gibi bireyler arasında genelleme yapmayabilecek şekilde her bireyin tercihlerinin daha ayrıntılı bir incelemesini gerektirecektir.”

###

“Sanat için estetik tercih, düşük ve yüksek seviyeli görsel özelliklerin bir karışımından tahmin edilebilir” başlıklı çalışma, Ulusal Akıl Sağlığı Enstitüsü (Caltech'in Conte Sosyal Karar Verme Nörobiyolojisi Merkezi aracılığıyla) tarafından finanse edildi. Ulusal Uyuşturucu Suistimali Enstitüsü, Japonya Bilimi Teşvik Derneği, Swartz Vakfı, Suntory Vakfı ve William H. ve Helen Lang Yaz Lisans Araştırma Bursu. Diğer Caltech yazarları arasında Sanghyun Yi, Iman A. Wahle (BS '20) ve şu anda UC Berkeley'de yüksek lisans öğrencisi olan Koranis Tanwisuth yer alıyor.

Caltech psikoloji profesörü John O'Doherty'nin laboratuvarında çalışan doktora sonrası araştırmacı Kiyohito Iigaya, "Eskiden sanatın değerlendirilmesinin kişisel ve öznel olduğunu düşünürdüm, bu yüzden bu sonuca şaşırdım" diyor.

Source: https://bioengineer.org/computers-predict-peoples-tastes-in-art/

Continue Reading

Biyomühendis

Biyoteknolojide üretken mikrobiyal konsorsiyumlar aracılığıyla doğanın gücünden yararlanmak

Kredi: @PROMICON Karmaşık mikrobiyomların kasıtlı kontrolü herkesin bildiği gibi zordur ve mevcut yaklaşımlar genellikle basit deneme yanılma yoluyla yönlendirilir….

Published

on

Karmaşık mikrobiyomların kasıtlı kontrolü herkesin bildiği gibi zordur ve mevcut yaklaşımlar genellikle basit deneme yanılma yoluyla yönlendirilir. Yeni Horizon 2020 projesi PROMICON – Biyoteknolojide PROductive Microbial CONsortia yoluyla doğanın gücünden yararlanma – ölçü, model, ana (http://www.promicon.eu) yalnızca tamamen yeni üretim yollarına ilham vermekle kalmayacak ve monokültürden yeni teknolojiye bir paradigma kaymasına ilham verecek. ancak biyoteknolojinin ötesinde biyotıpta yeni tedavi seçeneklerine ilham verme potansiyeline de sahiptir.

Biyoteknoloji alanında önde gelen bilim adamlarından oluşan bir araştırma ekibi, mikrobiyomların sağlamlığı ve organik dönüşümlerdeki metabolik plastisitesi ile tür mühendisliği stratejileri arasında sinerji yaratan verimli bir biyoteknolojik üretim platformu geliştirmek için güçlerini birleştiriyor. Proje, 7 Avrupa ülkesinden 10 kurumdan uzmanlar ve bilim insanlarını bir araya getiriyor.

15 yılı aşkın bir süredir biyoteknoloji alanında, esas olarak saf kültürlere odaklanarak çalıştıktan sonra, bugün sistemlerin ve sentetik biyolojinin mikrobiyal toplulukların direnciyle birleştirilmesinin, zamanımızın büyük zorluklarını ele almak için büyük bir potansiyele sahip olduğuna inanıyorum. Artık her iki dünyanın en iyilerini, mikrobiyal işbirliğini ve hedef bileşik üretimini birleştirebileceğimiz bir teknoloji aşamasına ulaştık. Bu sürece verimli bir şekilde hakim olmak PROMICON'un genel amacıdır ve gemide böyle harika bir ekibe sahip olmaktan onur duyuyorum', diyor PROMICON koordinatörü Helmholtz Çevre Araştırmaları Merkezi – UFZ'den Dr. Jens Krömer.

PROMICON doğadaki mevcut mikrobiyomlardan öğrenecek ve daha sonra bilgiyi yeni endüstriyel uygulamalar için kullanacaktır. PROMICON, yukarıdan aşağıya bir yaklaşım kullanarak, polihidroksialkanoatlar (PHA), ekzopolisakkaritler (EPS), malzeme ve biyomateryal sektörlerinde kullanılabilen fikobiliproteinler (PPP) üretimi için doğadan mevcut mikrobiyomları geliştirecek ve optimize edecektir. yem ve gıda endüstrisi. Aşağıdan yukarıya bir yaklaşım kullanılarak, sistem metabolik mühendisliği kullanılarak yinelemeli bir tasarla-yap-test-öğren döngüsü aracılığıyla yeni sentetik üretken mikrobiyomlar üretilecektir. Doğal mikrobiyomlardan ilham alan bu mikrobiyal konsorsiyum, kimya ve yakıt endüstrisi için bütanol ve hidrojenin biyoteknolojik üretimi ve işlevselleştirilmiş bakteriyel polyester (antimikrobiyal PHACOS) için kullanılacaktır. Sentetik konsorsiyum, tanımlanmış birincil üreticileri (çiftçiler), ikincil dönüştürücüleri (işçiler) ve mikrobiyom stabilitesi için temel suşları (dengeleyiciler) içerecektir.

PROMICON'da geliştirilen yeni konseptler, biyo-ekonomi sektörü için dönüştürücü bir karaktere sahip olacak. Politikaya yönelik en son güncellemeleri sağlamak için projenin web sitesinde özel bir politika kullanıcı köşesi sunulacaktır. PROMICON, proje boyunca ilgili geniş paydaşlarla (son kullanıcılar, düzenleyici/politika yapıcılar, yatırımcılar, vb.) erken ve aktif katılımı kolaylaştırmak için yararlanma çabalarını gösterecektir.

Proje resmi başlangıç ​​toplantısını 17 ve 18 Haziran'da yapacak. COVID-19 karşısında güvenli bir ortam sağlamak amacıyla dört yıllık araştırma ve inovasyon eyleminin başlangıcı tamamen çevrimiçi bir ortamda gerçekleşecek.

###

Bu proje, 101000733 sayılı Hibe Sözleşmesi kapsamında Avrupa Birliği'nin Horizon 2020 araştırma ve yenilik programından fon almaktadır.

Proje resmi başlangıç ​​toplantısını 17 ve 18 Haziran'da yapacak. COVID-19 karşısında güvenli bir ortam sağlamak amacıyla dört yıllık araştırma ve inovasyon eyleminin başlangıcı tamamen çevrimiçi bir ortamda gerçekleşecek.

Source: https://bioengineer.org/harnessing-the-power-of-nature-through-productive-microbial-consortia-in-biotechnology/

Continue Reading

Trending