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Nanolámina híbrida que crea color de tres formas: de los gusanos de seda a la luz

Investigadores de la Universidad de Shinshu y la JST crearon una nanolámina híbrida que reúne los tres mecanismos del color de la naturaleza —absorción, reflexión y emisión— en un solo cristal fotónico autoensamblado, con color ajustable mediante imanes o luz. Es también la historia de un científico que persigue 'materiales vivos' en una facultad textil con raíces en una escuela de sericultura de 1910.

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Gemelo digital lunar REAL MOON Studio: un estudio de videojuegos japonés recrea el polo sur de la Luna

El estudio japonés de Unreal Engine Historia presentó REAL MOON Studio, un gemelo digital lunar que recrea una franja de 240 por 240 kilómetros del polo sur de la Luna. Basado en una investigación conjunta con JAXA, permite ensayar rutas de rovers, previsualizar tomas de cámara y planificar bases lunares: así la tecnología de los videojuegos se suma a la carrera lunar.

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Encapsulación celular sin equipos especiales: el método ETE de Japón produce cápsulas en masa para la investigación de fármacos

Investigadores de la Universidad de Tokio y la Universidad de Chiba han desarrollado ETE, un método que produce en masa cientos de miles de cápsulas uniformes con células usando solo un agitador vórtex de mesa y control de temperatura. Analizamos por qué reduce la barrera para el desarrollo de fármacos y la medicina regenerativa, y cómo se compara con la industria de organoides de EE. UU.

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La película de poliimida fotosensible de Asahi Kasei: la nueva apuesta de Japón en el empaquetado de chiplets de IA

Asahi Kasei ha desarrollado una película de poliimida fotosensible para el empaquetado avanzado de semiconductores, convirtiendo un material líquido en una película laminada. Explicamos qué significa para los chiplets de IA, cómo compite con rivales de EE. UU. y Corea, y por qué Japón sigue dominando los materiales.

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Un algoritmo cuántico acelera el descubrimiento de materiales: Waseda y Fujitsu superan el problema de los pocos datos

La Universidad de Waseda y Fujitsu usaron el aprendizaje de circuitos cuánticos (QCL) para predecir la dureza de aleaciones de alta entropía con solo unos 100 datos. Explicamos cómo un enfoque cuántico aborda el problema de extrapolación con pocos datos que vence al aprendizaje automático convencional, su lugar frente a los esfuerzos cuánticos de IBM y Google, y su posible impacto industrial.