Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

El coral plástico promete ser capaz de sustituir al tradicional

La amenaza que pesa sobre los arrecifes de coral pone en serio peligro el ecosistema marino. Los científicos llevan años buscando soluciones a este acuciante problema y parece que sus investigaciones dan resultados positivos. Utilizando la impresión 3D se ha diseñado un coral artificial hecho de plástico biodegradable capaz de sustituir en sus funciones al coral original. Esta versión artificial ha sido implantada en el océano junto con coral real para estudiar la reacción de los peces ante esta novedad. La sorpresa ha sido grata al comprobar que no sólo hubo peces que se instalaron en el coral de plástico, si no que determinadas especias incluso parecen preferirlo como vivienda frente al coral tradicional.

Las consecuencias de este descubrimiento son:

  • Preservación de los mares – Los arrecifes de coral, cumplen una importante función como hábitat para numerosas especies de peces, moluscos y hasta grandes mamíferos. Procurando la regeneración del coral, se preserva el ecosistema marino y se avanza para detener la desaparición de especies marinas y la desertificación de los océanos.
  • Atracción turística – Las barreras de coral suponen un importante atractivo turístico por su belleza, además de formar parte en el proceso de creación de playas de arena blanca. Esto supone una importante corriente de turistas que se lanzan a visitar corales y playas y que crean multitud de puestos de trabajo en las poblaciones costeras. Por estos motivos renovar las barreras de coral tiene consecuencias en la economía de las poblaciones cercanas.


Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

Target instalará cámaras que sigan los movimientos de sus...

La cadena de supermercados Target podría instalar en sus establecimientos los dispositivos de Zebra’s SmarLens.

La oleada de compras de Apple en 2020: el gigante...

La actividad del gigante empresarial Apple en los últimos tiempos no sólo se ha basado en la fabricación de mascarillas y material de protección sanitaria, sino que también ha decidido entrar en la compra de start-ups. Su gran apuesta, ha sido NextVR, start-up dedicada a la Realidad Virtual, aunque su adquisición todavía no ha sido confirmada de manera oficial.

PROYECTOS LANZADOS

Benchmarking de Sostenibilidad de AECOCEl primer proyecto a destacar es el de «Benchmarking de Sostenibilidad» que se va a lanzar por primera vez este año. En este caso, el proyecto no ha surgido de una idea en concreto, sino del match entre varias ideas publicadas en el Portal de Innovación. Mediante el análisis de estas ideas publicadas en 2022, se vio la posibilidad de crear un nuevo benchmarking de sostenibilidad. El proyecto ha sido liderado y ejecutado desde el área de Benchmarking por Laia Balañà con el apoyo de Cinta Bosch desde el área de Sostenibilidad.Además, para la correcta ejecución del proyecto se ha contado con la colaboración de Greenpeace y Oxfam Intermón que, gracias a su conocimiento, han ayudado a detectar cuáles son aquellos puntos clave que se tienen que evaluar de las empresas. Aspectos relevantes del benchmarking:8 enseñas de la distribución evaluarán a 25 proveedores de gran consumo en los diferentes aspectos de la sostenibilidad.Actualmente hay 10 empresas contratantes.El proyecto se complementa con los resultados obtenidos del informe de sostenibilidad.A finales de marzo se presentarán los resultados del benchmarking.

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