Una svolta nella stampa 3D di 20 secondi arriva con esattamente il tipo di imprevisto che la scienza ama.

      Il processo può creare microstrutture complesse molto più velocemente di alcuni metodi basati su laser, ma il controllo 3D completo è ancora un lavoro in corso.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       Laboratorio Menon, Università dello Utah

      

      

      

       Una stampante 3D che può realizzare una struttura in circa 20 secondi sembra un'affermazione da laboratorio con un mantello. La parte ingegnosa è reale. Il problema arriva prima che qualcuno inizi a sognare pezzi di ricambio istantanei.

      I ricercatori dell'Università dello Utah hanno dimostrato una tecnica di stampa 3D olografica che indurisce piccole strutture in un'unica esposizione invece di costruirle strato dopo strato. Questo approccio a colpo singolo potrebbe evitare le giunture deboli e perdenti che la stampa sovrapposta può lasciare dietro di sé. Per ora, però, questo è uno strumento per microstrutture, non una scorciatoia per stampare qualsiasi oggetto che ti venga in mente.

      Come un colpo sostituisce gli strati

      La tecnica prende in prestito dalla fotolitografia, poi spinge l'idea in materiali più spessi. Una maschera nanopatterned si trova davanti al laser e modella la luce prima che entri nel materiale di stampa.

      Laboratorio Menon, Università dello Utah

      Quel materiale è SU-8, un substrato le cui catene polimeriche si induriscono quando esposte alla luce laser. Dopo che il volume mirato si indurisce, il materiale non esposto può essere lavato via. Invece di tracciare una forma attraverso fette dopo fette, il sistema indurisce la struttura utile in un colpo solo.

      Dove si presenta il problema

      La scoperta è più ristretta di quanto sembri la stampa 3D. La stampante può controllare la lunghezza e la larghezza di un pattern, poi estendere quel pattern in altezza. Questo la rende potente, ma ancora limitata.

      Questa limitazione spiega perché le prime dimostrazioni coinvolgono array di microtubuli e pattern a reticolo piuttosto che piccoli ornamenti da scrivania. L'approccio si adatta a design intricati che devono attraversare un volume spesso. Gli oggetti che richiedono geometrie diverse a profondità diverse necessitano ancora di una versione più flessibile della tecnologia.

      Stampante 3D Unsplash

      Cosa potrebbe stampare dopo

      La versione utile di questo probabilmente non assomiglierà a una stampante 3D domestica. Assomiglia più a uno strumento di produzione per piccole parti dove la struttura interna fa il lavoro duro.

      I microtubuli stampati sono stati testati per il movimento dei liquidi attraverso l'azione capillare e per la resistenza sotto compressione. Questo punta verso strutture su scala di laboratorio dove i piccoli dettagli devono sopravvivere a forze reali. Il passo successivo è abbastanza chiaro. I ricercatori devono trasformare un trucco veloce in 2D esteso in un vero controllo 3D senza perdere il vantaggio dei 20 secondi.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       Paulo Vargas è un laureato in inglese diventato reporter e poi scrittore tecnico, con una carriera che è sempre tornata a…

      

      

      

      

      

      

       Camere di sicurezza AI potrebbero presto riconoscere il tuo modo di camminare prima di riconoscere il tuo volto

      

       Un nuovo sistema di riconoscimento del passo AI traccia il movimento del corpo attraverso punti chiave scheletrici, mirando a controlli di identità a lungo raggio dove scansioni facciali e impronte digitali falliscono.

      

       Le telecamere di sicurezza sono progettate per cercare volti. Nuove ricerche suggeriscono che potrebbero presto avere un altro obiettivo, le piccole abitudini sepolte nel modo in cui qualcuno cammina.

      Un articolo pubblicato nell'International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems descrive SKDMap-Net come un sistema di riconoscimento del passo progettato per identificare le persone da video di camminata, anche quando la telecamera non riesce a ottenere una visione chiara del loro volto. Invece di fare affidamento su una scansione ravvicinata, studia come un corpo si muove da un fotogramma all'altro.

      

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       Amazon è piena di imitatori e marchi poco raccomandabili. Questa estensione Chrome ti consente di evitarli.

      

       Comprare su Amazon era semplice. Cercavi un prodotto, confrontavi alcuni marchi familiari e procedevi al pagamento. Oggi, spesso sembra di scorrere attraverso una sfilata infinita di nomi che sembrano essere stati digitati da qualcuno che si è appoggiato a una tastiera prima di premere pubblica. Questo è esattamente il problema che Knockoff sta cercando di risolvere.

      Creato dallo sviluppatore Josh Pigford, l'estensione Chrome non promette di esporre prodotti contraffatti o di dirti magicamente cosa è buono. Invece, affronta qualcosa che è discutibilmente più fastidioso: il diluvio di marchi sconosciuti e prodotti in massa che dominano i risultati di ricerca di Amazon.

      

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       Un agente AI avrebbe presumibilmente portato a termine un intero attacco ransomware da solo

      

       L'AI non ha solo scritto malware. Apparentemente ha timbrato per lavorare.

      

       I ricercatori di cybersecurity affermano di aver documentato quello che potrebbe essere il primo attacco ransomware portato a termine quasi interamente da un agente AI autonomo, segnando un cambiamento significativo nel modo in cui gli attacchi informatici potrebbero essere condotti in futuro. Secondo la società di sicurezza cloud Sysdig, hanno scoperto un'operazione ransomware chiamata JadePuffer che sembra aver fatto affidamento su un agente di modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per eseguire quasi ogni fase dell'attacco senza intervento umano continuo.

      Se confermato, l'incidente suggerisce che l'AI sta andando oltre la scrittura di codice malevolo e sta attivamente pianificando, adattando ed eseguendo attacchi informatici in tempo reale.

      

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