Activeer hoog contrast
Ga naar hoofdcontent
Docenten en leerlingen met keuzevak wiskunde D volgen TU Delft college over meetkunde, topologie, kwantum en modelleren van extreme neerslag
Met als thema “Alles is wiskunde” bezochten 6 juni zo’n 180 vwo leerlingen en 20 wiskunde docenten de jaarlijkse wiskunde D-dag bij TU Delft om zich te laten inspireren in de toepassingen van wiskunde D. Wiskunde D is bedoeld als aanvulling en verdieping op wiskunde B. Je krijgt bijvoorbeeld te maken met kansrekening en statistiek, een onderdeel dat niet in wiskunde B zit, maar dat bij veel universitaire studies wel belangrijk is. Afdelingsvoorzitter Delft Institute of Applied Mathematics Kees Vuik deed de aftrap namens de faculteit EWI . Vervolgens liet Hanne Kekkonen , assistent professor TU Delft aan de hand van zeer aansprekende vormen van een donut, chips en broccoli zien hoe je topologie en complexe meetkunde kunt begrijpen en welke toepassingen er bestaan. Als tweede spreker illustreerde Rutger Ockhorst , vakdidacticus natuurkunde en lerarenopleider TU Delft aan de hand van de Pepper’s ghost illusie hoe de informatiestroom werkt bij een kwantumcomputer. In de pauze konden de vwo leerlingen nog een korte meet & greet met de drie aanwezige wiskunde studenten. Als afsluiter nam Geert Lenderink werkzaam bij het KNMI en TU Delft de leerlingen en docenten mee in de statistiek van klimaatmodellen voor extreme neerslag en demonstreerde voorspellingen van neerslag. Dat bleek een zeer dynamisch proces te zijn. De wiskunde D-dag bij de TU Delft is sinds 2019 een initiatief van docenten Wim Caspers en David Lans , beide doceren wiskunde op verschillende middelbare scholen en leiden ook docenten op bij de TU Delft Lerarenopleiding . Op donderdag 6 juni organiseerde zij in samenwerking met Bètasteunpunt Zuid-Holland en Science Centre TU Delft deze middag voor docenten en hun leerlingen uit 4 en 5 vwo met wiskunde D in hun pakket. Het initiatief bij de TU Delft is ontstaan vanuit de leeromgeving die Stichting Wiskunde D Online . Wiskunde D Online is voor leerlingen die Wiskunde D willen doen , maar op een school zitten waar dat niet in gewone lessen wordt gegeven. Via Wiskunde D Online kunnen leerlingen het vak dan toch volgen. Er is een programma voor havo en voor vwo, inclusief schoolexamens.
Near-Unity Photoluminescence Quantum Yield of Core-Only InP Quantum Dots via a Simple Postsynthetic InF3 Treatment
Quantum dots (QDs) are luminescent nanomaterials with size-dependent properties, high efficiency, and pure color. These properties make QDs suitable for a wide range of optoelectronic applications, such as displays, solar cells, and bioimaging. InP QDs are considered as the next generation of QDs because they comply with EU safety regulations. Until now, the efficiency of InP QDs without additional capping material has not been high enough to meet application requirements. With our developed treatment using InF3, we reach near unity efficiency for InP QDs. The treatment is applicable to InP from different sizes and made via different synthesis methods making it valuable for all kinds of applications. Maarten Stam, Guilherme Almeida, Reinout F. Ubbink, Lara M. van der Poll, Yan B. Vogel, Hua Chen, Luca Giordano, Pieter Schiettecatte, Zeger Hens and Arjan J. Houtepen Abstract Indium phosphide (InP) quantum dots (QDs) are considered the most promising alternative for Cd and Pb-based QDs for lighting and display applications. However, while core-only QDs of CdSe and CdTe have been prepared with near-unity photoluminescence quantum yield (PLQY), this is not yet achieved for InP QDs. Treatments with HF have been used to boost the PLQY of InP core-only QDs up to 85%. However, HF etches the QDs, causing loss of material and broadening of the optical features. Here, we present a simple postsynthesis HF-free treatment that is based on passivating the surface of the InP QDs with InF3. For optimized conditions, this results in a PLQY as high as 93% and nearly monoexponential photoluminescence decay. Etching of the particle surface is entirely avoided if the treatment is performed under stringent acid-free conditions. We show that this treatment is applicable to InP QDs with various sizes and InP QDs obtained via different synthesis routes. The optical properties of the resulting core-only InP QDs are on par with InP/ZnSe/ZnS core–shell QDs, with significantly higher absorption coefficients in the blue, and with potential for faster charge transport. These are important advantages when considering InP QDs for use in micro-LEDs or photodetectors. Maarten Stam Arjan Houtepen Read the publication here
Wetenschappers TU Delft en Cambridge University werken samen aan innovatieve methoden om klimaatverandering te bestrijden
Al ruim anderhalf jaar werken onderzoekers van de TU Delft en het Cambridge University Centre for Climate Repair intensief samen aan baanbrekende technieken om wolken te beïnvloeden in de strijd tegen de opwarming van de aarde. Tijdens een tweedaagse bijeenkomst bespreken de teams hun voortgang. De onderzoekers van Cambridge richten zich op de technische ontwikkeling van een systeem dat zeewater kan vernevelen, waarbij zoutkristallen in de lucht worden gebracht om wolkenvorming te beïnvloeden. Het team van TU Delft, onder leiding van Prof. dr. ir. Herman Russchenberg, wetenschappelijk directeur van het TU Delft Climate Action Programma en hoogleraar Atmospheric Remote Sensing, onderzoekt de natuurkundige effecten van deze techniek. Prof. Russchenberg benadrukt het belang van dit onderzoek: "We hebben nu de eerste stappen gezet om noodmaatregelen te ontwikkelen tegen klimaatverandering. Als het nodig blijkt, moeten we voorbereid zijn om deze technieken in de praktijk te kunnen brengen. Liever gebruiken we het niet, maar het is goed om nu te onderzoeken hoe het werkt." Prof.dr.ir. Stefan Aarninkhof, decaan van de faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen, is trots dat de eerste resultaten in deze unieke samenwerking nu zichtbaar zijn. Als de onderzoekers in Delft en Cambridge kunnen aantonen dat het concept veelbelovend is, zullen binnen een jaar de eerste kleinschalige experimenten op een verantwoordelijke manier van start gaan. Dit onderzoek is mogelijk gemaakt dankzij de meerjarige steun van de Refreeze the Arctic Foundation, opgericht door de familie van TU Delft-alumnus Marc Salzer Levi . Dergelijke gulle bijdragen maken innovatief en impactvol onderzoek mogelijk dat dringende mondiale uitdagingen, zoals klimaatverandering, aanpakt. Grote donaties zoals deze stellen ons in staat om onderzoek van hoge impact en innovatie na te streven dat anders wellicht niet uitvoerbaar zou zijn, en tonen aan hoe onze gezamenlijke inzet en investeringen in de wetenschap kunnen leiden tot echte, transformerende oplossingen voor wereldwijde uitdagingen zoals klimaatverandering. Climate-Action Programme
Hoe systeemveiligheid Machine Learning systemen veiliger kunnen maken in de publieke sector
Machine Learning (ML), een vorm van AI waarbij patronen worden ontdekt in grote hoeveelheden data, kan heel handig zijn. Het wordt steeds vaker gebruikt, denk aan chatbot Chat GPT, voor gezichtsherkenning of aan spraaksoftware. Maar er zijn ook zorgen over de toepassing van ML systemen in de publieke sector. Hoe voorkom je dat het systeem bijvoorbeeld discrimineert, of op grote schaal fouten maakt met negatieve effecten op burgers? TU Delft wetenschappers, waaronder Jeroen Delfos, onderzochten hoe lessen uit de systeemveiligheid kunnen bijdragen aan een veiliger ML systeem in de publieke sector. ‘Beleidsmakers zijn druk met het bedenken van maatregelen om negatieve effecten van ML tegen te gaan. Uit ons onderzoek blijkt dat zij veel meer kunnen leunen op bestaande concepten en theorieën die hun waarde al hebben aangetoond in andere sectoren,’ zegt Jeroen Delfos. Jeroen Delfos Leren van andere sectoren In het onderzoek gebruikten de onderzoekers concepten van systeemveiligheid en systeemtheorie om de uitdagingen van het gebruik van ML systemen in de publieke sector te beschrijven. Delfos: ‘Concepten en tools uit de systeemveiligheidsliteratuur worden al veel gebruikt om de veiligheid van bijvoorbeeld de luchtvaart te ondersteunen, onder andere door ongelukken te analyseren met systeemveiligheidsmethodes, maar binnen het veld van AI en ML is dit nog niet gebruikelijk. Door de systeemtheoretische blik bekijken we veiligheid niet alleen als een resultaat van hoe de techniek werkt, maar juist als een resultaat van complexe set aan technische, sociale en organisationele factoren.’ De onderzoekers interviewden professionals uit de publieke sector om te zien welke factoren worden onderkend, en welke nog onderbelicht zijn. Bias Op een aantal punten kan terrein worden gewonnen om ML systemen in de publieke sector veiliger te maken. Zo wordt bijvoorbeeld bias in data nog vaak als een technisch probleem gezien, terwijl de oorsprong van die bias ver buiten het technische systeem kan liggen. Delfos: ’Denk dan bijvoorbeeld aan de registratie van criminaliteit. In buurten waar de politie vaker surveilleert wordt logischerwijs meer criminaliteit geregistreerd, waardoor deze buurten overgerepresenteerd worden in criminaliteitscijfers. Een ML systeem dat geleerd wordt patronen te ontdekken in deze cijfers zal deze bias gaan herhalen of zelf versterken. Het probleem zit echter in de manier van registreren, en niet in het ML systeem zelf.’ Risico’s verminderen Volgens de onderzoekers doen beleidsmakers en ambtenaren die bezig zijn met de ontwikkeling van ML systemen er goed aan om concepten van systeemveiligheid mee te nemen. Zo is het aan te raden om bij het ontwerpen van een ML systeem vooraf te identificeren wat voor ongelukken men wil voorkomen. Verder is een les vanuit systeemveiligheid, bijvoorbeeld in de luchtvaart, dat systemen in de praktijk de neiging hebben om over tijd steeds risicovoller te worden, omdat veiligheid steeds ondergeschikter raakt aan efficientie zolang er geen ongelukken gebeuren. ‘Het is dus belangrijk dat veiligheid een terugkomend onderwerp is bij evaluaties en dat de eisen voor veiligheid worden gehandhaafd’, aldus Delfos. Lees het paper over dit onderzoek.
