Юки Сугиура из Университета Кэйо вместе с коллегами из Токийского университета разработали устройство, которое позволяет выводить на поверхность подстриженного газона простое изображение. Видеоролик, демонстрирующий работу необычного принтера, опубликован на YouTube.
Листья подстриженного газона обычно наклонены более-менее равномерно в одном направлении, и если взъерошить их в другую сторону, то останется отчетливо видимый след. Именно на этом принципе основан принтер для газона, разработанный японскими дизайнерами.
Устройство под названием Grassffiti представляет собой колесную тележку. Для того, чтобы вывести какое-либо изображение на поверхность газона, пользователь сначала рисует его попиксельно через приложение, а зачем вручную протаскивает тележку по траве. Устройство с помощью ротационного датчика положения определяет смещение по поверхности и 16 сервоприводов, установленных в нижней части корпуса, с помощью пластиковых лопаток ерошат траву на нужных участках.
Авторы разработки отмечают, что принтер может выводить изображение любого размера, которое масштабируется разбивкой на несколько линий. При этом такой принтер никак не портит газон — при желании изображение легко стереть, загладив листья газона в изначальном направлении с помощью валика.
Судя по всему, при проектировании Grassffiti Юки Сугиура вдохновлялся своим предыдущим проектом, представленным в 2014 году на конференции ACM SIGGRAPH. Тогда японец продемонстрировал похожую концепцию вывода изображения, однако в качестве основы дисплея использовал не листья газона, а ворс ковра.
Он основан на анализе конформации хромосом
Дмитрий Пшежецкий (Dmitri Pchejetski) из Университета Восточной Англии с коллегами и компанией Oxford BioDynamics разработал и успешно испытал диагностический тест на миалгический энцефаломиелит (синдром хронической усталости) по образцу крови. Он основан на разработанной ранее платформе EpiSwitch, которая использует алгоритмы для анализа эпигенетической регуляции экспрессии генов по трехмерной конформации хромосом в мононуклеарных клетках периферической крови. Эту платформу уже успешно применяли для диагностики бокового амиотрофического склероза, ревматоидного артрита, тяжелого ковида и некоторых онкозаболеваний. Публикация появилась в Journal of Translational Medicine.