Ein Projekt, das Material mit Mikroplastik aus Textilien erzeugt, spanischer Gewinner des James Dyson Award 2023

MADRID, 13. September (Portaltic/EP) –

Der Designpreis James Dyson-Preis fiel dieses Jahr drei Studenten der Barcelona Elisava School of Design and Engineering zu, die FIX entwickelt haben, ein Projekt, das sich auf die Rückgewinnung fester Abfälle aus Textilien konzentriert, die Mikroplastik enthalten, das in Waschmaschinen umgewandelt werden kann ein neues Material, um eine Kontamination zu verhindern.

Mit diesen Auszeichnungen möchte die James Dyson Foundation junge Menschen und Studenten ermutigen, die nächste Generation von Designingenieuren voranzutreiben und zu inspirieren, lösungsorientierte Lösungen zu entwickeln echte Probleme der Gesellschaft.

Der spanische Gewinner des James Dyson Award 2023, der in die internationale Phase des James Dyson Award 2023 aufsteigt und wurde mit einem Preisgeld von 5.700 Euro ausgezeichnet Es heißt FIX und wurde von Elisava-Studenten entwickelt.

Konkret handelt es sich um die Arbeit der Studierenden des Studiengangs Industriedesign und des Studiengangs Design und Innovation María Mei Bellsolà, Mario Snaz und Núria Fandos, die mit FIX versuchen, ein Problem zu lösen, das die Meere und Ozeane betrifft.

Konkret ist sein Zweck Rückgewinnung fester Abfälle aus Waschmaschinen das Mikroplastik – also Partikel kleiner als 5 mm, die beim Waschvorgang freigesetzt werden – enthält, um es in ein neues Material umzuwandeln und zu verhindern, dass es in die Umwelt gelangt.

Um zu dieser Lösung zu gelangen, untersuchten die Projektbeteiligten diese Komponenten und stellten fest, dass es sich um einen Abfall handelte, der schwer zu erfassen, zu kontrollieren und zu verwalten war, da er eine große Vielfalt an synthetischen und natürlichen Materialien enthielt.

So haben sie geschaffen ein Material, das aus eingekapselten Waschmaschinenabfällen besteht, die Mikroplastik enthalten, und vermischten sie mit recycelbarem Polypropylen-Kunststoff. Auf diese Weise agglomerieren die mikroskopisch kleinen Partikel mit der Polypropylenmatrix und ihre Freisetzung in die Umgebung wird verhindert.

Damit, die Einbindung in ein Kreislaufwirtschaftssystem ist gewährleistet, wodurch die mechanischen Biegeeigenschaften des ursprünglichen Polypropylens verbessert werden. Daher können mit diesem Material Pellets oder Filamente für den 3D-Druck hergestellt werden.

WEITERE AUSSERGEWÖHNLICHE PROJEKTE

Zusammen mit FIX, AVA und NOBJECTE erreichen die anderen Finalisten der mehr als 200 an dieser Ausgabe teilnehmenden Studenten von 24 Universitäten und Designschulen die internationale Phase des James Dyson Award 2023.

Einerseits, AVA ist ein Projekt, das von einem Studenten des European Institute of Design (IED), Javier Pascual, in Zusammenarbeit mit einem Ergotherapeuten entwickelt wurde und sich auf Menschen mit Spastik konzentriert. eine Störung, die es schwierig macht, die Bewegung der Gliedmaßen zu kontrollieren.

Dies unterscheidet sich von anderen unterstützenden Technologien vereint Funktionalität mit Ergonomie, Anpassungsfähigkeit und Ästhetik. Daher wird ein Kit mit neu gestalteten Griffen und austauschbaren Köpfen vorgestellt, dessen Griffe an diese Personen angepasst sind, um ihnen eine bessere Unterstützung zu bieten.

So verfügen die Köpfe der Zahnbürste, Haarbürste oder des Rasierers über ein Drehsystem, das es ermöglicht, die Flächen der Werkzeuge in vier verschiedenen Winkeln – 0, 90, 180 und 360 Grad – zu positionieren, sodass sie problemlos verwendet werden können .

KEIN OBJEKT, Andererseits handelt es sich um ein Instrument zur Umgebungskontrolle für Blinde erstellt vom Elisava-Schüler Joan Cofàn und in Zusammenarbeit mit Adrià Esteve, der im Alter von 23 Jahren aufgrund einer versteckten Krankheit sein Augenlicht verlor.

Damit soll es blinden Menschen dabei helfen, dank der Objekterkennung die natürliche Umgebung zu alarmieren und zu kontrollieren. Dadurch verringert sich der Aufwand, den sie jedes Mal auf sich nehmen müssen, wenn sie alleine ausgehen.

NOBJECT ist un ‘tragbar’ das mit einer Kamera arbeitet, um die Umgebung zu visualisieren, und durch künstliche Intelligenz (IA) und das maschinelle Lernmodell der Erkennung von YOLO-Bilder, erkennt Objekte über einen Datensatz, der immer mit einem verbunden ist Raspberry Pi.

Diese Alternative zu Blindenhunden funktioniert mit fünf Vibrationsmotoren und bietet ein anpassbares System, das an die Bedürfnisse der Benutzer angepasst ist. Darüber hinaus ist es kostengünstig und Open Source.