Mária Telkes
太陽熱システムと相変化蓄熱を開発した物理化学者で、太陽エネルギーを単なる建築上の発想ではなく工学の課題として確立する助けとなった。
1948年、マサチューセッツ州のドーバー・サンハウスのために、テルケスはグラウバー塩を使って熱を蓄えた。このシステムは後に故障したが、この公開実験が蓄熱を後のエンジニアにとって真剣な研究対象にした。
“失敗した現場実験も、正しい工学的課題を明らかにすることがある。”
再生可能エネルギーはチームによって築かれるが、その技術史には、装置、測定法、あるいは展開モデルを実用化した特定の人物がいる。
この8人は、水力発電、光起電力、風力、蓄電池、そしてそれらをつなぐ系統分野にまたがっている。
“失敗した現場実験も、正しい工学的課題を明らかにすることがある。”
太陽熱システムと相変化蓄熱を開発した物理化学者で、太陽エネルギーを単なる建築上の発想ではなく工学の課題として確立する助けとなった。
1948年、マサチューセッツ州のドーバー・サンハウスのために、テルケスはグラウバー塩を使って熱を蓄えた。このシステムは後に故障したが、この公開実験が蓄熱を後のエンジニアにとって真剣な研究対象にした。
“失敗した現場実験も、正しい工学的課題を明らかにすることがある。”
現代のシリコン太陽電池を可能にしたp-n接合効果を発見したとされるベル研究所の研究者。
1940年、オールはひび割れたシリコン試料が光を当てると電流を発生させることに気づいた。この偶然の接合が半導体光起電力の基礎になった。
“異常な測定結果を調べること――欠陥そのものが仕組みであることがある。”
三枚翼・失速調整型のゲザータービンを設計し、現代の風力タービンに影響を与えた。
ユールの1957年のゲザータービンはデンマークの海岸で何年も稼働し、風力発電が復活したときに後の研究者に耐久性のある実物大の参考事例を与えた。
“劇的な初回稼働よりも、長年にわたる信頼性のほうが説得力がある。”
効率性と分散型エネルギーを、集中型燃料供給に代わる戦略的な選択肢として広めたエネルギーアナリスト。
ロビンスの1976年の論文『エネルギー戦略:選ばれなかった道?』(Foreign Affairs誌)は、米国の政策立案者に効率性をエネルギー資源として扱うよう問いかけた。
“最も安く発電できるキロワット時は、しばしば決して必要にならなかったものだ。”
携帯型電子機器や系統用蓄電池の前提条件となる、初期のリチウムイオン電池の化学を開発した。
1970年代のエクソン社での研究で、ウィッティンガムはリチウムのインターカレーションセルを実証したが、安全性の問題は電気化学が実験室の成果を超えて工学的に扱われなければならない理由を示した。
“安全な材料を伴わないエネルギー密度は、完成した技術ではない。”
より安全な炭素負極を使った実用的な充電式リチウムイオン電池を作り、後の蓄電産業を可能にした。
吉野の1985年の試作機はコバルト酸リチウムと石油コークスを使い、金属リチウムの最も危険な挙動を避け、商用セルへの道を示した。
“実用的なシステムは、優れた化学を製造可能にすることから生まれることが多い。”
国際エネルギー機関の事務局長として、エネルギー計画者が使う世界的なデータとシナリオを形作ってきた。
2022年のエネルギー危機の際、IEAの分析は安全保障、効率性、クリーンエネルギーの導入を競合する目標としてではなく結びつけて扱った。
“シナリオが前提を可視化するとき、インフラの判断は改善する。”
リスクの高いエネルギー技術に資金を提供したARPA-Eのディレクターを務めた物理学者で、研究と展開の課題を結びつけた。
ARPA-Eで、ウィリアムズは科学的な有望さと電力会社やメーカーが採用できるシステムとの間の溝を越えるよう設計されたプログラムを支援した。
“装置と展開可能なシステムの間にある困難な橋渡しに資金を投じること。”
バーはこのリストの首位を基準にした相対値です。
名前をオンオフすると — すべての棒が選んだグループの首位を基準に再計算される。
再生可能エネルギープロジェクトが本質的に地域の環境上の勝利であるかどうかは議論の的だ――タービン、ダム、鉱山、送電線は、全体として化石燃料の排出を減らしていても、実際の地域的な代償を課す。
歴史家はまた、急速なコスト低下がどれだけ発明によるもので、どれだけ政策が作った市場、製造規模、世界的なサプライチェーンによるものかも議論している――この四つすべてが重要だった。
分野だけでなく、6つのスコアが近い職業です。
臨床データ、治験データ、医療システムのデータを用いて、より安全な医療、研究、業務上の意思決定のための信頼できるエビデンスを生み出す。
AI耐性 68 🔐デジタル攻撃を発見、防止し、対応することで、システム、データ、人々を保護します。
AI耐性 63 🦾感知し、判断し、物理世界で行動する機械を設計する仕事。真の難問は知能ではなく、世界そのものだった。
AI耐性 65 🌿組織が事業上の義務を果たしながら環境・社会への害を減らせるよう、戦略、測定、報告を主導する。
AI耐性 66 🧬遺伝性疾患、検査の選択、結果について人々の理解を助け、ゲノム科学と非指示的で思いやりのあるカウンセリングを組み合わせる。
AI耐性 72 🔌自動車のブレーキから核ミサイルの誘導システムまで、あらゆるコンピュータや携帯電話の中にあるトランジスタを設計・製造する。地球上でごく一部の工場しか動かせないほど精密な機械を使う仕事だ。
AI耐性 60現代生活を動かすコードを書き、テストし、保守する仕事であり、AIが自分自身の日々の作業を自動化していく様子を最初に目の当たりにしている職業の一つでもある。
AI耐性 35 🤖機械知能を支えるアルゴリズムを設計・検証する仕事。今やその研究プロセス自体の自動化を競う分野になりつつある。
AI耐性 50 🛰️地上を離れる航空機・ロケット・宇宙船を設計・解析・認証する仕事で、推測の余地を残さない安全マージンを守り続ける。
AI耐性 74 🌉川と岩と重力を橋・道路・清潔な水に変える職業――イムホテプ以来、文明を静かに支え続ける仕事。
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AI耐性 65 🔐デジタル攻撃を発見、防止し、対応することで、システム、データ、人々を保護します。
AI耐性 63 📦本番環境で機械学習モデルを訓練・配備・監視・ガバナンスするためのシステムを構築する仕事。
AI耐性 54