由于Helium的统一工具链、库和模型，软件开发将变得更加简单。氦工具链包括Arm开发工作室，包括Arm Keil MDK、Arm模型(开发人员可以立即获得用于代码建模的模型)和各种软件库，包括CMSIS-DSP和CMSIS-NN。
对于信号处理应用程序，Arm通过消除对DSP或功能的需求，并消除了另一层设计复杂性，简化了这一过程。
Arm的合作伙伴Audio Analytic很早就接触到了这些新扩展。据该公司称，在基于新的Armv8.1-M架构的芯片上运行时，其声音识别软件(ai3)现在将至少快50%。
Audio Analytic首席执行官兼创始人克里斯·米切尔博士( Dr Chris Mitchell)在对这一产品发表评论时说:“像声音识别这样的人工智能产品，在前沿市场的需求非常大。”主要是因为云基础设施非常昂贵，而且基于边缘的处理为终用户提供了隐私方面的好处。现在，多亏了Arm，消费者和物联网设备可以以更低的功耗和成本提供的人工智能。终的结果是能够在设备上安装更多的功能，或者能够在AA电池上提供人工智能。
把一圈导线缠绕在的超导材料上，再将其放置在液氦中，冷却至4.2开尔文、甚至更低，便可达到超导体所需的特殊温度条件，再向线圈中通入高强度电流。目前的稳定磁场位于美国佛罗里达大学国家高强磁场实验室，由一块超导磁铁产生，磁场强度足足高达地球磁场的150万倍。
科学家们会利用技术分析实验室中发现的新材料的物理特性。有些材料后来被研发成了药品，如能够解决全球健康问题的新型；有些则被研发成了能够回收利用的绿色建筑材料。能源领域也取得了不少进步，研发出了更小、更便携、能量更高的电池，或可减少我们对碳燃料的依赖。但技术目前仍需要大量液氦，这点在短时间内暂时无法改变。
幸运的是，我们已经知道了如何更好地保护剩下的氦储备，并且在不断发现新的氦气池。我们明白了如何在氦逃逸到太空中之前予以回收利用，也开始研究能够在更高温度下运行的超导体。这些工作都费时费力、成本高昂，而且回收氦还需要大量化石能源提供的能量。与此同时，我们还要寻找更多的氦气来源，并找到更好的回收途径。我们可以从少买几个氦气球这样的小事做起。下次放飞氦气球之前，不妨三思而后行。
卡美林·奥涅斯是一个得到液氦的科学家。他又将温度进一步降低，试图得到固态氦，却并没有成功（固态氦是1926年基索姆用降低温度和增大压力的方法首先得到的）。对于一般液体来说，随着温度降低，密度会逐渐增加。卡美林·奥涅斯使液态氦的温度下降，液氦的密度增大了。但是，当温度下降到零下271℃的时候，液态氦突然停止起泡，同时密度也突然减小了。
