Los científicos de la Universidad de Rice han desarrollado un avance simple y de bajo costo que podría hacer que la captura de carbono sea más práctica: burbujeante de CO a través de ácido en lugar de agua. Este ajuste previene la acumulación de sal, un problema común que obstruye los reactores electroquímicos utilizados para convertir CO en combustibles, como el monóxido de carbono y los alcoholes. El uso de vapores ácidos como el ácido clorhídrico o acético mantiene el sistema que funciona más de 50 veces más, superior a las 4500 horas en las pruebas. El método es efectivo en varios catalizadores y escalas, sin comprometer la integridad de la membrana o reducir el rendimiento. Es un paso prometedor para hacer que la conversión de carbono a combustible sea más estable, escalable y comercialmente viable, ofreciendo una nueva esperanza en la lucha contra el cambio climático.
Los científicos australianos construyen un robot inspirado en el cerebro
Los investigadores de la Universidad Tecnológica de Queensland han desarrollado un nuevo sistema de navegación de robots que opera como el cerebro humano y utiliza hasta un 99 por ciento menos de energía que los métodos tradicionales. El sistema, llamado lente (codificación de ubicación con sistemas neuromórficos), ayuda a los robots a determinar su ubicación utilizando una combinación única de una cámara sensible al movimiento y un chip de baja potencia. En lugar de tomar fotos completas, la cámara reacciona solo al movimiento, al igual que nuestros ojos lo hacen.
Dr. Tobias Fischer, profesor Michael Milford. El Dr. Adam Hines tiene su robot ‘verde’. Pic/QUT
El sistema permite que los robots pequeños viajen más lejos con una potencia de batería limitada, lo que lo hace ideal para entornos desafiantes como zonas de desastre, misiones submarinas o exploración espacial. En las pruebas, el robot podría reconocer ubicaciones en una ruta de 8 km utilizando solo 180 kb de datos, casi 300 veces menos que los sistemas regulares. Los científicos dicen que esta nueva tecnología podría conducir a robots más inteligentes, duraderos y más eficientes en el futuro cercano.
