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Autor Tema: STEM  (Leído 99771 veces)

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Cadavre Exquis

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Re:STEM
« Respuesta #405 en: Febrero 06, 2024, 23:15:09 pm »

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Re:STEM
« Respuesta #406 en: Febrero 10, 2024, 11:39:52 am »
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Fusion Research Facility's Final Tritium Experiments Yield New Energy Record
Posted by BeauHD on Saturday February 10, 2024 @02:00AM from the historic-milestones dept.

schwit1 quotes a report from Phys.Org:
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The Joint European Torus (JET), one of the world's largest and most powerful fusion machines, has demonstrated the ability to reliably generate fusion energy, while simultaneously setting a world record in energy output. These notable accomplishments represent a significant milestone in the field of fusion science and engineering. In JET's final deuterium-tritium experiments (DTE3), high fusion power was consistently produced for five seconds, resulting in a ground-breaking record of 69 megajoules using a mere 0.2 milligrams of fuel.

JET is a tokamak, a design which uses powerful magnetic fields to confine a plasma in the shape of a doughnut. Most approaches to creating commercial fusion favor the use of two hydrogen variants -- deuterium and tritium. When deuterium and tritium fuse together they produce helium and vast amounts of energy, a reaction that will form the basis of future fusion powerplants. Dr. Fernanda Rimini, JET Senior Exploitation Manager, said, "We can reliably create fusion plasmas using the same fuel mixture to be used by commercial fusion energy powerplants, showcasing the advanced expertise developed over time."

Professor Ambrogio Fasoli, Program Manager (CEO) at EUROfusion, said, "Our successful demonstration of operational scenarios for future fusion machines like ITER and DEMO, validated by the new energy record, instill greater confidence in the development of fusion energy. Beyond setting a new record, we achieved things we've never done before and deepened our understanding of fusion physics." Dr. Emmanuel Joffrin, EUROfusion Tokamak Exploitation Task Force Leader from CEA, said, "Not only did we demonstrate how to soften the intense heat flowing from the plasma to the exhaust, we also showed in JET how we can get the plasma edge into a stable state thus preventing bursts of energy reaching the wall. Both techniques are intended to protect the integrity of the walls of future machines. This is the first time that we've ever been able to test those scenarios in a deuterium-tritium environment."
Saludos.

Cadavre Exquis

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Re:STEM
« Respuesta #407 en: Febrero 12, 2024, 08:40:48 am »
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Computer Simulations of Atlantic Ocean Currents Finds Collapse Could Happen in Our Lifetime
Posted by EditorDavid on Sunday February 11, 2024 @05:28PM from the current-catastrophes dept.

An anonymous reader shared this report from the Associated Press:
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An abrupt shutdown of Atlantic Ocean currents that could put large parts of Europe in a deep freeze is looking a bit more likely and closer than before as a new complex computer simulation finds a "cliff-like" tipping point looming in the future. A long-worried nightmare scenario, triggered by Greenland's ice sheet melting from global warming, still is at least decades away if not longer, but maybe not the centuries that it once seemed, a new study in Friday's Science Advances finds.

The study, the first to use complex simulations and include multiple factors, uses a key measurement to track the strength of vital overall ocean circulation, which is slowing. A collapse of the current — called the Atlantic Meridional Overturning Circulation or AMOC — would change weather worldwide because it means a shutdown of one of key the climate and ocean forces of the planet. It would plunge northwestern European temperatures by 9 to 27 degrees (5 to 15 degrees Celsius) over the decades, extend Arctic ice much farther south, turn up the heat even more in the Southern Hemisphere, change global rainfall patterns and disrupt the Amazon, the study said. Other scientists said it would be a catastrophe that could cause worldwide food and water shortages.

"We are moving closer (to the collapse), but we we're not sure how much closer," said study lead author Rene van Westen, a climate scientist and oceanographer at Utrecht University in the Netherlands. "We are heading towards a tipping point." When this global weather calamity — grossly fictionalized in the movie "The Day After Tomorrow" — may happen is "the million-dollar question, which we unfortunately can't answer at the moment," van Westen said. He said it's likely a century away but still could happen in his lifetime. He just turned 30.

"It also depends on the rate of climate change we are inducing as humanity," van Westen said.
Saludos.

el malo

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Re:STEM
« Respuesta #408 en: Febrero 12, 2024, 10:31:38 am »
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Computer Simulations of Atlantic Ocean Currents Finds Collapse Could Happen in Our Lifetime
Posted by EditorDavid on Sunday February 11, 2024 @05:28PM from the current-catastrophes dept.

An anonymous reader shared this report from the Associated Press:
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An abrupt shutdown of Atlantic Ocean currents that could put large parts of Europe in a deep freeze is looking a bit more likely and closer than before as a new complex computer simulation finds a "cliff-like" tipping point looming in the future. A long-worried nightmare scenario, triggered by Greenland's ice sheet melting from global warming, still is at least decades away if not longer, but maybe not the centuries that it once seemed, a new study in Friday's Science Advances finds.

The study, the first to use complex simulations and include multiple factors, uses a key measurement to track the strength of vital overall ocean circulation, which is slowing. A collapse of the current — called the Atlantic Meridional Overturning Circulation or AMOC — would change weather worldwide because it means a shutdown of one of key the climate and ocean forces of the planet. It would plunge northwestern European temperatures by 9 to 27 degrees (5 to 15 degrees Celsius) over the decades, extend Arctic ice much farther south, turn up the heat even more in the Southern Hemisphere, change global rainfall patterns and disrupt the Amazon, the study said. Other scientists said it would be a catastrophe that could cause worldwide food and water shortages.

"We are moving closer (to the collapse), but we we're not sure how much closer," said study lead author Rene van Westen, a climate scientist and oceanographer at Utrecht University in the Netherlands. "We are heading towards a tipping point." When this global weather calamity — grossly fictionalized in the movie "The Day After Tomorrow" — may happen is "the million-dollar question, which we unfortunately can't answer at the moment," van Westen said. He said it's likely a century away but still could happen in his lifetime. He just turned 30.

"It also depends on the rate of climate change we are inducing as humanity," van Westen said.
Saludos.

¿Ya llega el colapso? ¿Pero el problema no era que el planeta iba a hervir? Estoy hasta la coronilla de estos catastrofistas de brocha gorda, y de que todo sea culpa de mi coche de gasolina o del vuelo barato de Ryanair de los hijos de mi vecino.

Cadavre Exquis

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Re:STEM
« Respuesta #409 en: Febrero 18, 2024, 22:10:57 pm »

https://www.pressreader.com/spain/Cinco-Dias/20240217/page/34/textview

OpenAI lanza Sora, una revolucionaria herramienta de vídeo con inteligencia artificial


https://openai.com/sora

Saludos.

P.D. Para comprender la relevancia del anuncio de Sora por parte de OpenAI es importante recordar que el vídeo Will Smith eating spaghetti fue publicado en el subreddit r/StableDiffusion hace menos de un año, en concreto, el 23 de marzo de 2023.
« última modificación: Febrero 18, 2024, 22:37:35 pm por Cadavre Exquis »

Cadavre Exquis

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Re:STEM
« Respuesta #410 en: Febrero 25, 2024, 23:14:20 pm »
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Scientists Create DVD-Sized Disk Storing 1 Petabit (125,000 Gigabytes) of Data
Posted by EditorDavid on Sunday February 25, 2024 @04:34PM from the disk-jockeying dept.

Popular Science points out that for encoding data, "optical disks almost always offer just a single, 2D layer — that reflective, silver underside."

"If you could boost a disk's number of available, encodable layers, however, you could hypothetically gain a massive amount of extra space..."
Citar
Researchers at the University of Shanghai for Science and Technology recently set out to do just that, and published the results earlier this week in the journal, Nature. Using a 54-nanometer laser, the team managed to record a 100 layers of data onto an optical disk, with each tier separated by just 1 micrometer. The final result is an optical disk with a three-dimensional stack of data layers capable of holding a whopping 1 petabit (Pb) of information — that's equivalent to 125,000 gigabytes of data...

As Gizmodo offers for reference, that same petabit of information would require roughly a six-and-a-half foot tall stack of HHD drives — if you tried to encode the same amount of data onto Blu-rays, you'd need around 10,000 blank ones to complete your (extremely inefficient) challenge.

To pull off their accomplishment, engineers needed to create an entirely new material for their optical disk's film... AIE-DDPR film utilizes a combination of specialized, photosensitive molecules capable of absorbing photonic data at a nanoscale level, which is then encoded using a high-tech dual-laser array. Because AIE-DDPR is so incredibly transparent, designers could apply layer-upon-layer to an optical disk without worrying about degrading the overall data. This basically generated a 3D "box" for digitized information, thus exponentially raising the normal-sized disk's capacity.
Thanks to long-time Slashdot reader hackingbear for sharing the news.
Saludos.

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Re:STEM
« Respuesta #411 en: Febrero 26, 2024, 14:53:22 pm »
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Scientists Create DVD-Sized Disk Storing 1 Petabit (125,000 Gigabytes) of Data
Posted by EditorDavid on Sunday February 25, 2024 @04:34PM from the disk-jockeying dept.

Popular Science points out that for encoding data, "optical disks almost always offer just a single, 2D layer — that reflective, silver underside."

"If you could boost a disk's number of available, encodable layers, however, you could hypothetically gain a massive amount of extra space..."
Citar
Researchers at the University of Shanghai for Science and Technology recently set out to do just that, and published the results earlier this week in the journal, Nature. Using a 54-nanometer laser, the team managed to record a 100 layers of data onto an optical disk, with each tier separated by just 1 micrometer. The final result is an optical disk with a three-dimensional stack of data layers capable of holding a whopping 1 petabit (Pb) of information — that's equivalent to 125,000 gigabytes of data...

As Gizmodo offers for reference, that same petabit of information would require roughly a six-and-a-half foot tall stack of HHD drives — if you tried to encode the same amount of data onto Blu-rays, you'd need around 10,000 blank ones to complete your (extremely inefficient) challenge.

To pull off their accomplishment, engineers needed to create an entirely new material for their optical disk's film... AIE-DDPR film utilizes a combination of specialized, photosensitive molecules capable of absorbing photonic data at a nanoscale level, which is then encoded using a high-tech dual-laser array. Because AIE-DDPR is so incredibly transparent, designers could apply layer-upon-layer to an optical disk without worrying about degrading the overall data. This basically generated a 3D "box" for digitized information, thus exponentially raising the normal-sized disk's capacity.
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Ahí falta un cero.

1 Pb = 1,024 Tb = 1,048,000 Gb


Edito:

El artículo dice "Petabit" no "Petabyte". Los números están bien.
« última modificación: Febrero 26, 2024, 15:05:40 pm por el malo »

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Re:STEM
« Respuesta #412 en: Febrero 29, 2024, 22:14:09 pm »

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Re:STEM
« Respuesta #413 en: Marzo 03, 2024, 21:54:01 pm »
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Hacia el control inteligente de los reactores de fusión nuclear

Por Francisco R. Villatoro, el 26 febrero, 2024. Categoría(s): Ciencia • Nature • Noticias • Physics • Science


La construcción del reactor de fusión experimental ITER en Cadarache (Francia) debería finalizar en 2027. Mientras, se usan reactores más pequeños, como el reactor DIII-D del Centro Nacional de Fusión en San Diego, EEUU, para estudiar cómo optimizar los plasmas en ITER. Se publica en Nature un algoritmo de control inteligente basado en aprendizaje profundo por refuerzo para evitar la inestabilidad del plasma por el modo de rasgado neoclásico (NTM). Se ha controlado la inestabilidad asociada a la resonancia poloidal/toroidal 2/1 en un estado de DIII-D análogo al escenario de referencia de ITER (IBS); en este estado se producirá en ITER una potencia de fusión de 500 MW con una ganancia Q=10 durante 300 segundos. Este tipo de estudios podrían acelerar la operación de ITER para que alcance sus objetivos con éxito cuanto antes.

La ventaja del control mediante una inteligencia artificial es que se actúa antes de que ocurra la inestabilidad, en lugar de intentar mitigar su efecto una vez se ha producido. Para ello hay que predecir en tiempo real cuándo va a ocurrir, lo que raya lo imposible usando modelos teóricos (las simulaciones de los plasmas requieren supercomputadores). El aprendizaje con refuerzo descubre patrones en los datos de diagnóstico experimentales (obtenidos por espectroscopia magnética, de dispersión de Thomson y de recombinación por intercambio de carga, como muestra la figura a la izquierda), que permiten detectar la inestabilidad de rasgado 2/1 unos 300 milisegundos antes de que se produzca . Mediante un bucle realimentado (figura a la derecha) con un retraso de 25 milisegundos se controlan los actuadores que calientan el plasma con haces de átomos neutros y con ondas de radiofrecuencia usando la resonancia electrón-ciclotrón para evitar que se produzca la inestabilidad (figura en el centro).

La inestabilidad NTM es una de las más relevantes en la operación de un tokamak; sin embargo, hay muchas otras, cuyo control inteligente también será necesario estudiar en DIII-D. Además, el aprendizaje se ha basado en datos experimentales históricos de DIII-D, con lo que tendrá que ser repetido en otros reactores de fusión y con los datos futuros de ITER. El nuevo controlador es una prueba de concepto y queda mucho trabajo por hacer, pero todo apunta a que el control inteligente será usado en todos los futuros reactores de fusión comerciales. El artículo es Jaemin Seo, SangKyeun Kim, …, Egemen Kolemen, «Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning,» Nature 626: 746-751 (21 Feb 2024), doi: https://doi.org/10.1038/s41586-024-07024-9. A nivel divulgativo recomiendo la nota de prensa de «Engineers use AI to wrangle fusion power for the grid,» Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL), 21 Feb 2024.

[PS 01 mar 2024] Por cierto, no se trata de la primera vez que el control inteligente se usa en reactores de fusión. Gracias, Masgüel, por el comentario. Ya se publicó en 2022 en Nature un artículo de DeepMind (Google) que usaba control inteligente con aprendizaje con refuerzo para controlar un reactor de fusión (el pequeño reactor suizo llamado TCV (Tokamak à configuration variable), que tiene un radio mayor de 0.88 m, un radio menor de 0.25 m, un campo magnético máximo de 1.43 T y una potencia calórica de 4.3 MW. El entrenamiento se realizó con un simulador 2D de dicho reactor, pero se demostró su buen funcionamiento con experimentos reales (Jonas Degrave, …, Demis Hassabis, Martin Riedmiller, «Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning,» Nature 602: 414-419 (16 Feb 2022), doi: https://doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9). Una estrategia similar (aprendizaje con un simulador) también se ha usado con el reactor coreano KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research), cuyo tamaño es similar a DIII-D (1.8 m, 0.5 m, 3.5 T y 14 MW), como se publicó en J. Seo, Y.-S. Na, …, Y.H. Lee, «Development of an operation trajectory design algorithm for control of multiple 0D parameters using deep reinforcement learning in KSTAR,» Nuclear Fusion 62: 086049 (07 Jul 2022), doi: https://doi.org/10.1088/1741-4326/ac79be).

Y ya que estamos citando los antecedentes (que como siempre se adentran mucho en el pasado), también se publicó en Nature el uso de una inteligencia artificial con aprendizaje con refuerzo para predecir las inestabilidades del plasma (aunque sin control para evitar su aparición posterior). El aprendizaje se basó en datos experimentales de los reactores DIII-D (EEUU) y JET (Reino Unido): Julian Kates-Harbeck, Alexey Svyatkovskiy, William Tang, «Predicting disruptive instabilities in controlled fusion plasmas through deep learning,» Nature 568: 526-531 (17 Apr 2019), doi: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1116-4. Com es bien conocido, todo avance tiene gran número de antecedentes. Una revisión más profunda de la bibliografía está más allá de mis objetivos en esta pieza divulgativa. [/PS]


El plasma de deuterio en los reactores de fusión está sometido a gran número de inestabilidades magnetohidrodinámicas. En el caso de ITER, estudiarlas con todo detalle requerirá unos diez años (entre 2027 y 2037) antes de que se pueda pasar a los estudios de la fusión inyectando tritio. Muchas de estas inestabilidades conducen a la disrupción del plasma, que provoca una pérdida rápida de energía y la terminación brusca de la descarga. Esta energía perdida del plasma se disipa en las paredes, bobinas, etc., del tokamak, lo que puede producir daños. Para minimizarlos, hay que limitar la densidad, la presión y la corriente máximas del plasma. Su control inteligente permitirá relajar estos límites, garantizar una presión óptima del plasma y maximizar la producción de energía útil.

En el nuevo artículo se ha estudiado a nivel experimental el control inteligente usando el pequeño reactor de fusión DIII-D, el mayor de EEUU; este tokamak tiene un radio mayor de 1.67 m, un radio menor de 0.67 m, un campo magnético toroidal máximo de 2.2 T y una potencia calórica de 23 MW. Estos valores se pueden comparar con el británico JET (2.96 m, 1.25 m, 3.45 T y 38 MW) o el futuro ITER (6.20 m, 2.00 m, 12 T y 320 MW). Estos pequeños reactores experimentales son muy útiles para muchos estudios de plasmas, mientras no funcione ITER. Cuando ITER inyecte su primer plasma, muchos de estos pequeños reactores empezarán a ir finalizando su periodo de funcionamiento y acabarán siendo desmantelados. Por ejemplo, el británico JET (Joint European Torus) finalizó sus operaciones en diciembre de 2023; hay una movilización científica para que continúe en funcionamiento, pero el gobierno británico hace oídos sordos.


El algoritmo de aprendizaje por refuerzo recuerda a los que usan en robótica móvil para evitar obstáculos (la inestabilidad de rasgado sería el obstáculo a evitar). Las inestabilidades de rasgado m/n están asociadas a la resonancia entre modos poloidales y toroidales con números m y n, respectivamente; las más relevantes son el rasgado resistivo 1/1 (RTM) y el neoclásico 2/1 (NTM). Esta última limita la presión del plasma porque su origen es la llamada corriente de bootstrap, que se produce de forma espontánea cuando existe un gradiente de presión.

La arquitectura de la red de neuronas artificiales profunda (DNN) usada se muestra en la figura. La entrada comprende los datos de diagnóstico experimentales (curvas unidimensionales asociadas a la espectroscopia magnética, de dispersión de Thomson y de recombinación por intercambio de carga) y el estado de los actuadores (que calientan del plasma). La salida es la presión normalizada del plasma (βN) y la rasgabilidad T (tearability). Durante el entrenamiento se ha usado una función de recompensa que usa un umbral k de rasgabilidad, que se fija en 0.2, 0.5, o 0.7 en este trabajo. La función de recompensa es R(βN, T; k) = βN > 0,  si T<k, para maximizar la presión del plasma (esencial para una generación eficiente de energía de fusión). Para evitar el rasgado se penaliza con una recompensa negativa R(βN, T; k) = k − T < 0, si k > T. En futuros estudios que consideren otras inestabilidades del plasma habrá que usar una función de recompensa más complicada, que tenga en cuenta otros factores.


El funcionamiento básico del algoritmo de control inteligente se ilustra en esta figura (obtenida mediante simulaciones por ordenador). Sin el algoritmo de control inteligente (curva negra a la izquierda), cuando la presión supera cierto límite se produce la inestabilidad NTM y la disrupción posterior del plasma. Gracias al control inteligente (curva azul) se controla el gradiente de la presión y la rasgabilidad, que oscilan entre ciertos márgenes evitando toda inestabilidad (que también puede aparecer cuando la presión baja demasiado, debido a la presencia de un gradiente de la presión demasiado negativo).


Esta figura muestra datos reales de tres descargas experimentales: 193266 (color amarillo) es una descarga estable como referencia con un algoritmo de control realimentado estándar, 193273 (color negro) es una descarga inestable como referencia también con un algoritmo de control estándar y 193280 (color azul) es una cargada controlada por la inteligencia artificial. Se muestra la corriente del plasma (en MA, megaamperios), la potencia del plasma (en MW, megavatios), la triangularidad poloidal (factor geométrico adimensional que mide la forma triangular de la sección poloidal del plasma), las fluctuaciones magnéticas (en G, gauss) y la presión normalizada del plasma. En la descarga estable 193266 el algoritmo de control convencional tenía por objetivo βN = 1.7, mientras que en la descarga inestable 193273 el objetivo era βN = 2.3; demasiado, pues a los 2.6 segundos se produjo la inestabilidad de rasgado que llevó a la disrupción en 3.1 segundos. El control inteligente (con k  = 0.5) logra que la descarga 193280 evite la inestabilidad logrando altas presiones mayores que las obtenidas en la descarga estable.


El umbral k de rasgabilidad tiene que ser suficiente para evitar la inestabilidad. Esta figura muestra que para k = 0.2 (curva negra) el algoritmo de control mantuvo una baja rasgabilidad hasta los 5 segundos, pero se volvió inestable y acabó en una disrupción a los 5.5 s. El análisis posterior mostró que la inteligencia artificial predijo de forma correcta la inestabilidad, pero como la potencia del haz era demasiada baja, el mecanismo de actuación no pudo reducirla más y fue incapaz de evitarla. Para k = 0.5 (curva azul)  y k = 0.7 (curva roja) el algoritmo de control inteligente logró evitar la inestabilidad con éxito. Como muestra la curva de presión normalizada, el mejor resultado se ha obtenido para k = 0.5. Los autores del artículo aclaran que no han intentado determinar el valor óptimo de este umbral, que será objeto de futuros estudios.

En resumen, un artículo muy interesante que nos muestra que el estado del arte en el control de los plasmas en reactores de fusión (experimentales) pasa por usar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo basado en redes de neuronas artificiales. Se ha logrado controlar una sola inestabilidad, pero no parece que haya obstrucciones a extender este control a muchas otras. El uso del control inteligente en ITER nos mostrará si esta tecnología acabará siendo el estándar en los futuros reactores de fusión experimentales (que llegarán en el último cuarto de este siglo). Pero siendo el siglo XXI el siglo de la inteligencia artificial, yo no tengo ninguna duda de ello.
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Re:STEM
« Respuesta #414 en: Marzo 09, 2024, 08:29:02 am »
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New 'Water Batteries' Are Cheaper, Recyclable, And Won't Explode
Posted by BeauHD on Thursday March 07, 2024 @02:00AM from the new-and-shiny dept.

Clare Watson reports via ScienceAlert:
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By replacing the hazardous chemical electrolytes used in commercial batteries with water, scientists have developed a recyclable 'water battery' -- and solved key issues with the emerging technology, which could be a safer and greener alternative. 'Water batteries' are formally known as aqueous metal-ion batteries. These devices use metals such as magnesium or zinc, which are cheaper to assemble and less toxic than the materials currently used in other kinds of batteries.

Batteries store energy by creating a flow of electrons that move from the positive end of the battery (the cathode) to the negative end (the anode). They expend energy when electrons flow the opposite way. The fluid in the battery is there to shuttle electrons back and forth between both ends. In a water battery, the electrolytic fluid is water with a few added salts, instead of something like sulfuric acid or lithium salt. Crucially, the team behind this latest advancement came up with a way to prevent these water batteries from short-circuiting. This happens when tiny spiky metallic growths called dendrites form on the metal anode inside a battery, busting through battery compartments. [...]

To inhibit this, the researchers coated the zinc anode of the battery with bismuth metal, which oxidizes to form rust. This creates a protective layer that stops dendrites from forming. The feature also helps the prototype water batteries last longer, retaining more than 85 percent of their capacity after 500 cycles, the researchers' experiments showed. According to Royce Kurmelovs at The Guardian, the team has so far developed water-based prototypes of coin-sized batteries used in clocks, as well as cylindrical batteries similar to AA or AAA batteries. The team is working to improve the energy density of their water batteries, to make them comparable to the compact lithium-ion batteries found inside pocket-sized devices. Magnesium is their preferred material, lighter than zinc with a greater potential energy density. [I​]f magnesium-ion batteries can be commercialized, the technology could replace bulky lead-acid batteries within a few years.
The study has been published in the journal Advanced Materials.
Saludos.

Cadavre Exquis

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Re:STEM
« Respuesta #415 en: Marzo 21, 2024, 07:46:08 am »
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Neuralink Shows First Brain-Chip Patient Playing Online Chess Using His Mind
Posted by BeauHD on Thursday March 21, 2024 @03:00AM from the mind-blowing dept.

Neuralink, the brain-chip startup founded by Elon Musk, showed its first patient using his mind to play online chess. Reuters reports:
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Noland Arbaugh, the 29-year-old patient who was paralyzed below the shoulder after a diving accident, played chess on his laptop and moved the cursor using the Neuralink device. The implant seeks to enable people to control a computer cursor or keyboard using only their thoughts. Arbaugh had received an implant from the company in January and could control a computer mouse using his thoughts, Musk said last month.

"The surgery was super easy," Arbaugh said in the video streamed on Musk's social media platform X, referring to the implant procedure. "I literally was released from the hospital a day later. I have no cognitive impairments. I had basically given up playing that game," Arbaugh said, referring to the game Civilization VI, "you all (Neuralink) gave me the ability to do that again and played for 8 hours straight."

Elaborating on his experience with the new technology, Arbaugh said that it is "not perfect" and they "have run into some issues." "I don't want people to think that this is the end of the journey, there's still a lot of work to be done, but it has already changed my life," he added.

Saludos.
« última modificación: Marzo 21, 2024, 22:09:25 pm por Cadavre Exquis »

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