Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Unas baldosas de pavimento generan electricidad gracias a los peatones que las pisan

Humza Gillett-Waller, estudiante de posgrado de la Universidad de Bath, ha desarrollado una baldosa de pavimento que puede cosechar energía a partir de pasos. Las baldosas utilizan materiales piezoeléctricos para generar energía eléctrica cuando se aplica una carga. El diseño se inspiró en un viaje al museo Leonardo Da Vinci en Florencia, donde Gillett-Waller vio un modelo que mostraba un método de aprovechamiento de la energía hidroeléctrica para mover objetos grandes.

Las implicaciones de este partnership son:

  • Ante todo, sostenibilidad – Las baldosas de pavimento basadas en materiales piezoeléctricos son una fuente inspiración para innovar en otros campos como puede ser el textil. Un ejemplo es el uso de vibraciones piezoeléctricas para eliminar microplásticos del lavado y telas tejidas de hilo piezoeléctrico para crear ropa que genere su propia electricidad.
  • Estabilidad, cantidad y precio – Debido a que los materiales piezoeléctricos dependen de la fuerza en lugar del movimiento para la entrada de energía, las baldosas son más estables para caminar. También es posible que las baldosas piezoeléctricas puedan generar un voltaje más grande para una carga dada y que sean más baratas de fabricar.

Para saber más, haz clic aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

Científicos descifran el código para utilizar la...

Investigadores de la empresa biotecnológica “Planta” junto con algunos institutos de Londres, Rusia y Austria han colaborado crear plantas luminiscentes. Estas, han sido creadas insertando el ADN extraído de hongos en plantas como la del tabaco, debido a su genética simple y rápido crecimiento. Con esto, consiguen producir más de mil millones de fotones por minuto debido a la transformación del ácido cafeico en luciferina, logrando la creación de plantas con una bioluminiscencia.

TREND BUILDERS: 7ª edición del encuentro referente en...

TREND BUILDERS, el encuentro de referencia en innovación y transformación digital, celebró ayer su séptima edición en Barcelona. La jornada estuvo dedicada a la innovación, la tecnología y nuevas tendencias en Gran Consumo, Retail y Horeca.Además, el evento representa un punto de encuentro entre directivos de la industria y las principales Startups emergentes.  Ayer contamos con 26 startups, de las cuales cinco fueron finalistas y presentaron su pitch ante los asistentes:– Innomy Labs – Categoría de innovación de productoCompañía dedicada al desarrollo de alimentos análogos a la carne de origen fúngico. Cuentan con unos hongos que generan tejidos muy similares al músculo animal.– We Tech Food – Categoría Retail y Horeca del FuturoSu misión es liderar la transformación tecnológica de la restauración a través de la robótica.– Genetsis Data – Categoría E-commerceSaas de smart-data para monitorizar, gestionar, conocer al comprador/follower y medir la efectividad en todas las tiendas de eCommerce, marketplaces y el marketing digital, así como la competencia directa para optimizar el ROI del negocio digital con dashboards en tiempo real para análisis y predicciones.– Bio2Coat – Categoría Sostenibilidad/ STARTUP GANADORAProduce  recubrimientos comestibles 100% naturales para prolongar la vida útil de los alimentos perecederos sin alterar sus características organolépticas ni

El futuro del last mile delivery

Last mile delivery, o lo que es lo mismo: la entrega de paquetes en el momento y lugar que el cliente desea es la parte más ineficiente de cualquier proceso de entrega. Sin embargo, con el surgimiento de nuevas tendencias, este proceso cambiará radicalmente.

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