Avances en Electrónica Activa: Circuitos 3D Impresos sin Semiconductores En el ámbito de la electrónica, los componentes que controlan señales eléctricas suelen estar compuestos por dispositivos semiconductores. Estos dispositivos, que requieren entornos de fabricación altamente controlados, han sido la base de la producción de circuitos electrónicos durante décadas. Sin embargo, la pandemia de COVID-19 puso […]
Innovación biomimética: PigeonBot II, el robot que vuela como un pájaro Los aviones, a lo largo de su evolución, han necesitado elementos como las aletas verticales para estabilizar su vuelo. Sin embargo, este tipo de diseño no resulta el más eficiente en cuanto al consumo de energía. La industria aeronáutica ha estado buscando formas de […]
Innovador parche adhesivo para dispositivos electrónicos portátiles Un equipo de investigación de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan (UNIST) ha desarrollado un parche adhesivo ultra resistente que se adhiere eficazmente a superficies cutáneas rugosas y muestra una notable adaptabilidad en su movimiento durante actividades físicas dinámicas. Este avance tecnológico promete una eliminación […]
La lectura de emociones a través de la conductancia de la piel Investigadores de la Universidad Metropolitana de Tokio han realizado un innovador estudio que utiliza la medición de la conductancia de la piel para diferenciar emociones humanas. En un experimento, los participantes fueron expuestos a vídeos que evocaban respuestas emocionales de miedo, conexión familiar […]
Innovador Dispositivo que Controla Objetos mediante Campos Magnéticos y Diseño Kirigami Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado un dispositivo revolucionario que combina campos magnéticos y principios de diseño kirigami para controlar de manera remota el movimiento de una superficie flexible con formas dimpled, permitiendo manipular objetos sin necesidad de agarrarlos. […]
Un nuevo enfoque en el aprendizaje automático: el aprendizaje auto-supervisado contextual El campo del aprendizaje automático se ha caracterizado tradicionalmente por dos categorías principales: el aprendizaje supervisado y el no supervisado. En el aprendizaje supervisado, los algoritmos se entrenan con datos etiquetados, donde cada entrada se asocia con una salida correspondiente, facilitando así la guía […]
