Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Ya es posible absorber el dióxido de carbono para producir energía limpia

Investigadores del Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan (UNIST), en Corea del Sur, han desarrollado una nueva forma de limpiar la atmósfera. Para ello, se utiliza un sistema que produce electricidad e hidrógeno (H2) al tiempo que elimina el dióxido de carbono (CO2), principal contribuyente al calentamiento global.

Las consecuencias de este descubrimiento:

  • Producción constante de energía eléctrica e hidrógeno – Esto es posible a través de una conversión eficiente del dióxido de carbono con un funcionamiento estable durante más de 1.000 horas desde la disolución espontánea de CO2 en una solución acuosa. Las tecnologías de captura, utilización y retención de carbono (CCUS) han adquirido una gran importancia por tratarse de una vía capaz de hacer frente al cambio climático, cuya clave reside en la conversión de moléculas de CO2 químicamente estables a otros materiales respetuosos con el medio ambiente.
  • ​​Contribución al logro de una atmósfera más limpia – Este sistema podría reducir nuestras emisiones de carbono mediante el uso de energía limpia, al tiempo que se limpian activamente los daños existentes en nuestra atmósfera. A pesar de eliminar sólo 150 toneladas de dióxido de carbono, una pequeña cantidad en comparación con los 40.000 millones de toneladas que se producen cada año, esto indica un cambio positivo para la protección del medio ambiente.

    Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

Hyperloop: el concepto, la evolución y las dudas que aún...

El Hyperloop, que sonaba tanto a película, está convirtiéndose poco a poco una realidad y justo hace poco lograban el primer recorrido con una cápsula en el tubo.

Plataformas y ecosistemas en un mundo de Inteligencia...

En los últimos años, se ha prestado especial atención a las plataformas y a los ecosistemas, con un rápido ritmo de innovación en torno a ellos. Los grandes gigantes de la tecnología han destacado por sus inversiones en la construcción de infraestructura y servicios para sus plataformas en la nube, plataformas de comercio electrónico, plataformas de publicidad, plataformas de aplicaciones de consumo y plataformas basadas en dispositivos.

Los robots microscópicos que podrían empezar a aplicar...

Un equipo de investigadores internacional ha desarrollado un nuevo tipo de nano robots, más pequeños que una bacteria, capaces de navegar a través del tejido vítreo del ojo para realizar complejas intervenciones quirúrgicas. Para hacerlo posible, los nano robots tienen forma de sacacorchos y están cubiertos con una película deslizante que evita que dañe el tejido ocular en su desplazamiento.