模拟未来的机械能源,模拟未来的机械能源有哪些

1. 从细胞内线粒体和叶绿体合成能量角度出发，能否仿照细胞内能量机器来获得高效清洁能源？
2. 新能源装备技术用什么电脑？
3. unity3d用于模拟太阳自然光的是？
4. 谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

从细胞内线粒体和叶绿体合成能量角度出发，能否仿照细胞内能量机器来获得高效清洁能源？

从古至今，人们一直在想，如何模拟自然界的生物，为人类生产生活创造条件，从表面、形态模仿、到外部功能、内部功能模仿，再进一步模拟细胞器运行机理、分子运行机制…，生物仿生学的广度和深度不断扩大。模仿利用细胞器中的叶绿体和线粒体的产能和释能功能，从而获得高效（低成本高产出）、清洁（对环境污染达到最少）能源，一直是生物能量仿生学者的主攻方向。

近几年，有科学家团队研究出“仿生树叶”，就是将太阳能转换成电能（储存在电池中），以此为能量电解水，然后在催化剂的作用下消耗大气中的二氧化碳产生能量（含碳有机物）。这个过程很多人都能做，但是这个团队研究出了一种催化剂，使能量转化效率提高了10倍，这是一个很牛的事情。

细胞中的叶绿体、线粒体的产能释能反应都是在催化剂的作用下高效运行。因此研究离体催化剂的催化效率一直是能量仿生学的一个主要研究。

仿生学是大自然给人类的启示。

保护自然、热爱自然。

（图片拍自梵高油画：夕阳和播种）

新能源装备技术用什么电脑？

新能源装备技术需要使用高性能的电脑，通常会使用配备先进处理器和显卡的工作站或服务器。这些电脑需要具备强大的计算能力和高速的数据处理能力，以支持复杂的模拟、仿真和计算工作。

此外，新能源装备技术还需要使用一些特定的软件和工具，如MATLAB、ANSYS等，因此电脑的操作系统也需要是兼容的。总之，为了保证新能源装备技术的研发和运行效率，需要使用高性能的电脑和专业的软件工具。

对于新能源装备技术，一般来说，需要使用高性能的电脑来处理复杂的数据和模拟计算。这些电脑通常需要具备强大的处理能力、大容量的存储空间和高速的数据传输能力。

因此，常见的选择包括工作站级别的台式机或服务器，配备多核处理器、大容量内存和高性能显卡。

此外，为了保证稳定性和可靠性，还需要选择可靠的硬件品牌和高质量的散热系统。

同时，为了提高工作效率，还可以考虑使用多显示器配置，以便同时展示多个数据和模拟结果。总之，新能源装备技术需要使用高性能、稳定可靠的电脑来支持其研发和应用。

unity3d用于模拟太阳自然光的是？

Unity3D 中的 Terrain 工具可以用于模拟太阳的自然光照。Terrain 工具可以生成地形高度图，并使用光照贴图来模拟太阳的光照效果。

在 Unity 编辑器中，选择 Terrain 工具，然后在场景中创建一个地形对象。

接下来，可以选择要添加光照贴图的材质，并将其拖放到地形对象上。

最后，在 Inspector 面板中调整光照贴图的属性，以获得所需的光照效果。

Unity3D 中的自然光系统用于模拟太阳的光照效果，能够模拟出真实世界中的日光、反射和漫反射等光线效果。这个系统通过使用物理引擎中的光束模拟器来模拟光的传播和相互作用，从而实现逼真的光照效果。在 Unity 编辑器中，用户可以通过调整光源的位置、强度、颜色等参数来调整自然光的效果，从而使其更加逼真。使用自然光系统，Unity 能够轻松地创建出高质量、逼真的光照效果，从而提高场景的视觉质量。

谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

谷歌今日宣布，其位于伦敦的人工智能软件开发子公司 DeepMind 能够更好的预测风力发电厂的能源输出，从而大幅提升这种绿色能源的可用性。

此前，谷歌已经与许多风电厂达成了绿色能源合作。但在人工智能和机器学习的加持下，该公司能够更好地预测风力输出。

其表示，现可安排能量输出的设定交付。对于电网来说，这有助于大幅提升它的价值。

谷歌表示，与没有部署 AI 预测的情况相比，新方案可将风能的价值提升 20% 。

谷歌没有给出确切的能源产出估值，也未披露这些风电场的位置。不过外界猜测，该公司主要与中西部的风电场展开了合作，因其在当地部署了一些数据中心。

去年的时候，谷歌数据中心终于达成了***用 100％ 可抵消的可再生能源的目标。这在很大程度上得益于能源采购、以及风电场方面的投资。

可惜就风力发电而言，其利用效率仍难以与传统发电方案相媲美。因为风电厂每日的发电量，存在着一定的波动，而电网最被人们所需要的，就是可靠性。

好消息是，DeepMind 产品经理 Sims Witherspoon 和谷歌无碳能源项目负责人 Will Fadrhonc 在博客文章中表示：

风电产业的门槛还是比较高。用户面临的一个困难就是怎么知道什么地方适合建风电厂，建多大？怎么捕捉风***，怎么通过气象***知道这个地方适合建。这是一个非常头疼的问题。虽然国家的气象局还有省市的气象部门，他们都有相关气象数据。但是这些气象数据是基于空间大尺度，往往都是几百公里，半径几百公里以上，甚至是半径一千公里。但是一般的风电厂它也就是四到十平方公里的范围之内，这个大尺度的风力和微观尺度的风力这是两个完全不同的概念。

通过人工智能技术，解决气象数据有助于电厂选择适合的地方建造电厂。

在风电厂的开发阶段，就要充分利用地理信息地理数据，结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划，路线的规划，包括道路怎么修。这些都是大量的数据，但是这些数据需要有高性能的计算，需要闪存这样的计算能力。同时在风能的管理里，虽然风能本身是不稳定的，而且是很难预知的。怎么保证买他们的设备厂商真正赚到钱，因为作为制造商很难建立一个庞大的风洞实验室做各种各样的模拟。

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