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未来的燃料
• The political and regulatory framework for biofuels, renewable fuels, and renewable drive systems at the international, European, and national level • Prospects for commercially available biofuels (biodiesel, bioethanol) • E-fuels and 2nd or 3rd generation renewable fuels • Biomethane in the transport sector • Biofuels and renewable fuels from waste and residues • Biofuels and renewable fuels in shipping, aviation, heavy haulage, and freight transport • Sustainability certification of biofuels in the context of growing global markets • Power-to-x fuels, hydrogen from biomass and renewables, and the latest developments in market access • Recent developments in international trade in biofuels • Electromobility in the context of hybridisation with defossilised fuels • Innovative sustainable mobility concepts在市政当局•农业贸易和市场的生物燃料和原料•关于生物燃料和可再生燃料的研发项目•可更新的农业和林业可再生驱动能量的潜在潜在的农业和林业•物质使用概念和生物经济策略
未来的公用事业：
城市、州、大型商业和工业公司以及公用事业公司正在探索和制定脱碳目标，这些目标通常包括到 2050 年实现 100% 可再生能源供应。在与 MISO 遍布其足迹的成员公司进行讨论以收集本报告的见解时，公用事业、企业和政策领导者强调，在制定自己的投资决策时，需要考虑脱碳目标和客户偏好。这两者相辅相成，推动力是风能和太阳能发电厂成本下降以及对冲燃料成本风险的能力。这些趋势有助于预测 MISO 的足迹到 2030 年可能包括 40% 的风能和太阳能、25% 的天然气、25% 的煤炭和 10% 的核能/其他（包括储能）。同时，并非所有州和公用事业公司都拥有积极的脱碳目标。虽然 MISO 的角色是与资源无关，但这种机组转型将对保持系统有效平衡所需的条件产生影响。
未来的食物
随着城市化不断增长的人群的增长，垂直农业在消除饥饿和确保未来的粮食安全方面变得必不可少。由于土地稀缺，全球人口，城市化以及污染的土壤和水资源的稀缺，粮食安全已成为未来的主要挑战。在这种情况下，垂直耕作作为一种创新的食品生产技术，可以提高生产率，并改善了碳足迹。审查始于对垂直耕作的概念，其对整个经济，环境和社会的机会和影响的简要介绍，然后详细介绍了对尖端创新/技术的深入定性分析。与仅针对经济生存能力和统计分析的分析的众多研究相反，其目的是引入真正的尖端技术，以应对垂直农场的挑战，例如缺乏技术技能或能源需求。垂直农场的最新进展包括使用轻重量和透明的聚合物复合材料，工程和可调的LED灯，3-D打印和可回收生长的底物，AI-I-CONTIENTARES，用于环境控制，收集可再生能源存储的材料等的AI-I-CONTICE的生长材料等垂直农场的最新进展和生长架子的构造和生长架子。此类物质创新，包括AI和Ro Botics的纳入自动化的垂直农业，成为“最先进的”农业技术。使用紫外线固化的GBOV玻璃纤维复合材料制造的生产货架具有60％的透明度可以克服材料重量的限制，腐蚀，轻障碍等。与常规钢架相关。建议使用碳圆点，荧光材料和钙钛矿太阳能电池收获的可再生能源代替不可再生的化石燃料，以最大程度地减少与能源相关的高资本投资以及减少环境影响。智能材料（例如相变材料和热响应窗口）控制所消耗的能量量，而智能基板促进资源管理。最新技术AI在垂直农业中的应用可促进对环境的精确控制，早期害虫检测，农业过程自动化，数据驱动的决策和精确农业。在简短的垂直农场中，利用科学技术的现代创新来提高生产力，提高质量，降低成本，资源管理和可持续性。因此，促进全球粮食安全和循环系统的自动化和可持续的垂直农场有可能转变为新兴的未来技术。
未来的飞机结构设计
[1] E.H. Baalbergen, E. Moerlan, W.F.Lammen, P.D.Ciampa (2017) 支持未来飞机高效协同设计的方法。NLR-TP-2017-338。[2] A.J.de Wit, W.F.Lammen, H.S.Timmermans, W.J.Vankan, D. Charbonnier, T. van der Laan, P.D.Ciampa (2019) 飞机供应链的协同设计方法：多级优化。NLR-TP-2019-202。[3] W.F.Lammen, P. Kupijai, D. Kickenweitz, T. Laudan (2014) 将发动机制造商的知识整合到初步飞机尺寸确定过程中。NLR-TP-2014-428。[4] E. Amsterdam, J.W.Wiegman, M. Nawijn (2021) 铝合金疲劳裂纹扩展速率的幂律行为和转变。国际疲劳杂志，待提交。[5] F.P.Grooteman (2020) 使用光纤布拉格光栅传感器进行多载荷路径损伤检测。NLR-TP-2020- 415。[6] F.P.Grooteman (2019) 概率故障安全结构风险分析。NLR-TP-2020-416。在 2019 年 ASIP（飞机结构完整性计划）会议上发表。[7] F.P.Grooteman, E. Lee, S. Jin, M.J. Bos (2019) 极限载荷系数降低。在 2019 年 ASIP（飞机结构完整性计划）会议上发表。[8] E. Amsterdam, F.P.Grooteman (2016) 应力状态对疲劳裂纹扩展幂律方程指数的影响。NLR-TP-2016-064。[9] E. Amsterdam (2021) 金属合金拉伸-拉伸疲劳裂纹扩展速率的现象学模型。待提交。[10] W.J.Vankan, W.M.van den Brink, R. Maas (2017) 飞机复合材料机身结构模型的验证与相关性——初步结果。NLR-TP-2016-172。[11] J.W.van der Burg, B.B.Prananta, B.I Soemarwoto (2005) 几何复杂飞机配置的气动弹性 CFD 研究。NLR-TP-2005-224。[12] J. van Muijden, B.B.Prananta, R.P.G.Veul (2008) 疲劳分析参数化程序中的高效气动弹性模拟。NLR-TP-2008-587。[13] H. Timmermans, B.B.Prananta (2016) 飞机设计过程中的气动弹性挑战。第六届飞机设计合作研讨会，波兰华沙。NLR-TP-2019-368。[15] L. Paletti, W.M.[14] L. Paletti、E. Amsterdam (2019) 增材制造对航空航天部件结构完整性方法的影响。van den Brink、R. Bruins、E. van de Ven、M. Bosman (2020) 航空航天增材制造设计：拓扑优化和虚拟制造。NLR-TP-2020-285。[16] J.C. de Kruijk (2018) 使用机器人技术实现复合材料自动化制造可降低成本、交货时间和废品率 - STO- MP-AVT-267-12。NLR-TP-2018-143。[17] W.M.van den Brink、R. Bruins、C.P.Groenendijk、R. Maas、P. Lantermans (2016) 复合热塑性水平稳定器扭力箱的纤维引导蒙皮设计。NLR-TP-2016-265。[18] P. Nijhuis (2020) 复合格栅加固板的环保生产方法。在 2020 年阿姆斯特丹 SAMPE 欧洲会议上发表。[19] M.H.Nagelsmit、C. Kassapoglou、Z. Gürdal (2010) 一种用于提高损伤容限的新型纤维放置架构。NLR-TP-2010-626。[20] A. Clarke、R.J.C.Creemers, A. Riccio, C. Williamson (2005) 全复合材料耐损伤翼盒的结构分析与优化。NLR-TP-2005-478。
人工智能未来的统计数据
目标：• 确定与人工智能研究相关的统计科学中具有高影响力的研究机会，重点关注健康应用方面的挑战• 提出由 MBZUAI 领导的潜在研究合作和教育活动• 设想人工智能研究的统计课程• 吸引多样化的潜在机会目标。
