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Quelle est la plus grande structure d'ingénierie de notre époque ? Réponse détaillée

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Le saviez-vous?

Quelle est la plus grande structure d'ingénierie de notre époque ?

"Grande rivière artificielle", "la huitième merveille du monde" s'appelle le système de distribution d'eau douce sur le territoire de la Libye qui est entré en service à l'été 2001.

Ce gigantesque aqueduc est la plus grande structure d'ingénierie de notre temps, dépassant de loin l'échelle, par exemple, le tunnel sous la Manche. Un système d'énormes pipelines, couvrant une superficie égale à la superficie de l'ensemble de l'Europe occidentale, transporte l'eau douce des sources souterraines du sud au nord du pays, jusqu'aux rives de la mer Méditerranée, où les colonies sont principalement concentré.

Dans les années 1960, presque simultanément, d'importantes réserves de pétrole et d'eau douce ont été découvertes en Libye - toutes deux profondément souterraines. Deux immenses mers souterraines d'eau douce propre ont été découvertes ici. L'un s'étend sous les territoires de la Libye, de l'Égypte, du Soudan et du Tchad (c'est ce bassin d'un volume des deux tiers de la mer Noire qui est actuellement utilisé), l'autre - sous les territoires de la Libye, de la Tunisie et de l'Algérie (exploitation de ces réserves dans le projet).

La construction d'une énorme conduite d'eau a commencé en 1983, sa partie principale a été achevée en 2001. L'eau y pénètre à partir de 1300 500 puits, dont beaucoup ont 13 mètres de profondeur ou plus et sont situés sur une superficie de 70 8846 kilomètres carrés. La profondeur totale de ces puits est de 4 fois la hauteur du mont Everest (4 mètres). À travers les tuyaux collecteurs, l'eau pénètre dans des tuyaux en béton d'un diamètre de 24 mètres, s'étendant sur des milliers de kilomètres. Des réservoirs d'un volume de XNUMX à XNUMX millions de mètres cubes ont été construits plus près des lieux de consommation d'eau, et les conduites d'eau des villes et villages locaux partent d'eux.

Lors de la construction du système géant, 155 millions de mètres cubes de terre ont dû être enlevés et transférés (12 fois plus que lors de la création du barrage d'Assouan), et ce à des températures atteignant parfois 58 degrés Celsius. À partir des matériaux de construction qui sont entrés dans les affaires, il serait possible de construire 16 pyramides de Khéops. Un seul béton utilisé pour les tuyaux suffirait à paver la route de Tripoli à Bombay. L'eau apportée du sud du pays est utilisée dans le nord pour les besoins domestiques et industriels, mais 85 à 90 % sont utilisés pour irriguer les champs. Jusqu'à 6 millions de mètres cubes d'eau peuvent être fournis par jour.

Selon les calculs, les réserves souterraines dureront un demi-siècle et, pendant ce temps, espèrent les experts, il est possible de développer d'autres options d'extraction de l'eau, par exemple le dessalement de l'eau de mer. Certes, les géologues craignent qu'au fur et à mesure que les couches souterraines sont dévastées, la terre commence à s'enfoncer au-dessus d'elles et qu'une énorme fosse se forme à la place du désert.

Auteur : Kondrashov A.P.

 Fait intéressant aléatoire de la Grande Encyclopédie :

Quels fruits de mer peuvent causer la suffocation en les mangeant ?

Le sannakji est un plat coréen à base de poulpe vivant haché assaisonné d'huile de sésame. S'il est servi immédiatement, alors que les muscles de la pieuvre sont encore en train de se contracter, les morceaux de l'assiette bougeront. Et lorsque vous mangez, vous devez être particulièrement prudent, car à cause de cette contraction, un morceau de poulpe peut empêcher l'air d'entrer par la gorge. Même plusieurs cas mortels de suffocation de sannakchi ont été enregistrés.

 Testez vos connaissances! Le saviez-vous...

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Les robots apprendront à suivre plus précisément le scénario souhaité 27.06.2019

Les scientifiques de l'Université de Stanford ont combiné deux façons différentes de fixer des objectifs pour les robots. Ce "centaure" s'est avéré plus efficace que chacune des méthodes séparément les unes des autres, à la fois dans les simulations et dans les expériences réelles, selon le site Web de l'université.

"À l'avenir, je suis convaincu qu'il y aura plus de systèmes autonomes dans le monde, et ils auront besoin de comprendre ce qui est bon et ce qui est mauvais", a déclaré Andy Palan, étudiant diplômé en informatique à l'Université de Stanford et l'un des premiers auteurs de l'ouvrage.

Le nouveau système de formation de robots combine une méthode de démonstration avec des enquêtes auprès des utilisateurs. La première méthode implique que les personnes montrent au robot ce qu'il faut faire, et dans le second cas, elles répondent à des questions sur la façon dont elles veulent que le robot se comporte dans une certaine situation : par exemple, lors de la détermination de la trajectoire d'une voiture autonome.

Les démonstrations sont informatives, mais elles peuvent contenir beaucoup de contenu superflu. Les préférences, en revanche, constituent au maximum une information, mais sont beaucoup plus précises, notent les chercheurs. Ces approches se complètent parfaitement - et il est très important de combiner intelligemment les données provenant des deux sources.

Le nouveau système combinatoire commence par une démonstration de comportement au robot. Cela peut donner beaucoup d'informations aux robots autonomes, et ils ont souvent du mal à déterminer quelles parties de la démonstration sont importantes. Une personne ne veut pas non plus toujours que le robot se comporte de la même manière que lui. Ainsi, des études antérieures ont montré que les gens veulent que les voitures autonomes soient moins agressives au volant qu'elles ne le sont.

L'expérience a montré que 80% des personnes étaient plus disposées à utiliser la méthode combinée. Cependant, il y avait aussi des difficultés. Ces personnes ont rapporté qu'elles ne comprenaient pas toujours les questions que le robot leur posait. Parfois, on leur demandait de choisir entre deux scénarios qui semblaient identiques ou qui n'étaient pas pertinents pour la tâche. C'est un problème courant dans l'apprentissage basé sur les préférences. Les chercheurs espèrent combler cette lacune avec des enquêtes plus simples qui offrent également des temps de réponse plus rapides.

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