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IRM-01/02: fuentes de alimentación de PCB en miniatura de Mean Well

22.08.2016

Mean Well ha ampliado su línea de convertidores AC-DC compactos montados en PCB con las nuevas series IRM-01 e IRM-02 con potencia de salida de 1W y 2W, respectivamente.

Con el lanzamiento de nuevas fuentes de alimentación, la familia IRM ya cuenta con diez series en el rango de potencia más popular de 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 30, 45, 60 W. Las fuentes de alimentación están fabricadas en una caja de plástico, llenas de un compuesto y están disponibles en dos versiones: montaje DIP y montaje SMD. Los módulos para montaje SMD tienen una S al final del nombre, por ejemplo IRM-01-12S.

Las fuentes de alimentación IRM-01 e IRM-02 se caracterizan por su tamaño en miniatura y su consumo de energía ultra bajo en reposo (<75 mW). Los productos tienen una rigidez dieléctrica de aislamiento de entrada/salida de 3 kV y funcionan en un amplio rango de tensión de entrada de 85-305 V (CA)/120-430 V (CC) a una temperatura de -30 °C...+ 85?C. En términos de compatibilidad electromagnética, las fuentes de alimentación cumplen los requisitos de EN55022 para clase B (sin elementos de filtro adicionales).

La nueva serie de fuentes de alimentación IRM-01 e IRM-02 son adecuadas para su uso en varios dispositivos industriales, equipos de automatización, equipos de TI y otros dispositivos y sistemas donde se requiere baja potencia y tamaño compacto.

Principales parámetros técnicos de las series IRM-01 e IRM-02:

Potencia de salida 1 y 2 W
Voltaje de salida de un rango: 3,3; 5; 9; 12; quince; 15V
Tipo de montaje en placa: DIP/SMD
Rango de voltaje de entrada 85-305 V (CA) / 120-430 V (CC)
Rango de temperatura de funcionamiento: -30°С...+85°С (con dependencia superior a +70°С)
Protección contra cortocircuito, sobrecarga y sobretensión
Dimensiones (LxAnxAl): 33,7 x 22,2 x 15 mm (DIP); 33,7 x 22,2 x 16 mm (SMD)

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La amenaza de los desechos espaciales al campo magnético de la Tierra 01.05.2024

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La inteligencia artificial tiene una nariz 01.03.2017

Los científicos han discutido durante mucho tiempo acerca de cómo exactamente los receptores del cuerpo humano nos permiten percibir una amplia gama de olores y darles ciertas descripciones. En un intento por resolver este problema, se pidió a equipos de ingenieros de todo el mundo que crearan una IA que pudiera percibir olores tan bien como los humanos.

Predecir el color no es tan difícil: por ejemplo, si una onda de luz alcanza una longitud de onda de 510 nm, la mayoría de la gente dirá que es verde. Pero averiguar cómo huele una molécula en particular es mucho más difícil. 22 equipos de científicos han creado un conjunto de algoritmos que pueden predecir el olor de varias moléculas en función de su estructura química. Queda por ver la gama completa de aplicaciones prácticas del programa, pero los desarrolladores esperan que, en primer lugar, ayude a los perfumistas, farmacéuticos y trabajadores de la alimentación a desarrollar combinaciones de olores nuevas y únicas.

El trabajo comenzó con un estudio reciente de Leslie Vosshull y colegas de la Universidad Rockefeller de Nueva York, en el que 49 voluntarios tuvieron que adivinar el olor de 467 odorantes. Para cada uno de ellos, se desarrolló un sistema de comparación de 19 patrones básicos: los sujetos decían si el olor era similar al del pescado o al del ajo, evaluaban la intensidad y el agrado individual del aroma. Como resultado, se creó un catálogo con más de un millón de celdas que caracterizan ciertas moléculas olorosas.

Cuando el biólogo computacional Pablo Meyer se enteró de esto, inmediatamente vio el estudio como una oportunidad para probar si un sistema informático podía predecir cómo las personas evaluarían los olores. A pesar de que los investigadores han descubierto alrededor de 400 receptores de olores en el cuerpo humano, sigue siendo un misterio para los científicos cómo trabajan juntos exactamente para que una persona pueda distinguir incluso los matices más sutiles de los olores.

En 2015, Meyer y sus colegas lanzaron el DREAM Olfaction Prediction Challenge. Los participantes de la competencia tuvieron a su disposición las mismas tablas de calificación de voluntarios que describen los olores, junto con la estructura química de las moléculas que los producen. Además, a los participantes se les proporcionó una base de datos de 4800 descripciones para cada molécula individual: sus átomos, su posición relativa, geometría general, que finalmente ascendió a alrededor de 2 millones de puntos de datos. En última instancia, los datos deben usarse para entrenar programas de computadora para reconocer olores basados en información estructural.

Veintidós equipos de todo el mundo participaron en la competencia y, aunque muchos hicieron un buen trabajo, dos equipos se destacan en particular. El equipo del estado de Michigan, dirigido por Yang Fang Guang, fue el mejor en idear un algoritmo para predecir el olor de las cosas individuales. Otro equipo de la Universidad de Arizona, dirigido por Richard Gerkin, fue el mejor en entrenar el programa para promediar las calificaciones de olor en toda la muestra. Meyer informa esto en un artículo publicado en la revista Science.

Por supuesto, muchos científicos son escépticos acerca de los desarrollos, diciendo que el trabajo realizado, aunque hace una contribución significativa a la ciencia, es todavía una selección bastante primitiva, y 19 elementos descriptivos para todo el espectro de olores en la naturaleza son claramente muy, muy pocos.

Los estudios alternativos con voluntarios utilizaron 80 o más de estos criterios para evaluar verbalmente diferentes olores. No está claro si el algoritmo existente podrá predecir correctamente la puntuación del olor si tiene que enfrentarse a tal variedad de información. Así, hasta la fecha, la percepción de los olores sigue siendo un misterio tanto para médicos como para ingenieros.

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