MIT - X (Diez) Curiosidades

Energía limpia podría llevar a escasez de materiales

La demanda en aumento por turbinas de viento y vehículos eléctricos podría poner presión a los suministros de algunos metales raros.

David L. Chandler, MIT News Office. Original (en inglés)

Mientras el mundo se mueve hacia un mayor uso de fuentes de energía que utilizan poco carbono o que no lo utilizan, un posible cuello de botella se aproxima, de acuerdo a un nuevo estudio del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts): el suministro de ciertos metales necesarios para tecnologías de energía limpia claves.

Turbinas de viento, una de las fuentes de electricidad libre de emisiones con más rápido crecimiento, depende de imanes que utilizan elementos raros como el neodimio. Y el elemento disprosio es un elemento esencial en algunos motores de vehículos eléctricos. El suministro de ambos elementos – actualmente importados casi exclusivamente de China – podría enfrentar escasez en los próximos años, encontró la investigación.

El estudio, liderado por un equipo de investigadores en el Laboratorio de Sistemas de Materiales en el MIT – la posdoctorado Elisa Alonso, el científico investigador Richard Roth, el científico investigador Frank R. Field y el investigador principal Randolph Kirchain – ha sido publicado en línea en el diario Ciencia y Tecnología Ambiental, y aparecerá impreso en una próxima edición. Tres investigadores de la Compañía Ford Motor son coautores.

El estudio miró 10 de los llamados “metales raros”, un grupo de 17 elementos que tienen propiedades similares y que – a pesar de su nombre – no son particularmente raros. Todos los 10 elementos estudiados tienen algunos usos en equipo de alta tecnología, en muchos casos en tecnología relacionada a la energía baja en carbono. De esos 10, dos es probable que enfrenten serios desafíos de abastecimiento en los próximos años.

El más grande desafío probablemente será para el disprosio: La demanda podría aumentar en un 2,600 por ciento durante los próximos 25 años, de acuerdo al estudio. La demanda de Neodimio podría incrementarse hasta en un 700 por ciento. Ambos materiales tienen propiedades magnéticas excepcionales que los hacen especialmente bien preparados para usarlos en motores y baterías.

Una turbina larga sencilla (que provee alrededor de 3.5 megawatts) contiene típicamente 300 kilogramos de metales raros. Un carro convencional usa un poco más de 435 gramos de materiales raros – principalmente en pequeños motores, como aquellos que hacen funcionar el limpiaparabrisas – pero un auto eléctrico puede usar casi 10 veces más materiales en sus baterías y motores.

Actualmente, China produce el 98 por ciento de los metales raros del mundo, volviendo esos metales “los recursos más concentrados geográficamente de cualquier recurso de escala comercial”, dice Kirchain.

Históricamente, la producción de estos metales se ha incrementado por solo un pequeño porcentaje cada año. Pero incrementos mucho más grandes en la producción serán necesarios para cubrir la nueva demanda esperada, muestra el estudio.

China tiene alrededor del 50 por ciento de las reservas conocidas de metales raros; los Estados Unidos también tiene depósitos significativos. Extraer estos materiales en los Estados Unidos ha cesado casi completamente – principalmente por las regulaciones ambientales que han incrementado el costo de producción – pero métodos de minería mejorados están volviendo estos recursos usables nuevamente.

Elementos raros nunca son encontrados aislados; en su lugar, están mezclados juntos en ciertas rocas naturales, y deben ser separados por medio de procesos químicos. “Están mezclados juntos en estos depósitos”, dice Kirchain, “y la tasa en los depósitos no necesariamente se alinea con lo que desearíamos” para las necesidades de manufactura actuales.

Neodimio y disprosio no son los elementos raros más ampliamente usados, pero son los que se espera que tengan el más grande problema de suministro, explica Alonso, debido al rápido crecimiento proyectado en la demanda de imanes de alto rendimiento.

Kirchan dice que cuando hablan sobre un problema en el suministro, no necesariamente significa que los materiales no estás disponibles. En lugar de esto, es una cuestión de si el precio sube a un punto en el que ciertos usos ya no sean económicamente viables.

Los investigadores enfatizan que su estudio no quiere decir que habrá un problema alcanzando la demanda, pero dicen que quiere decir que será importante investigar y desarrollar nuevas fuentes de estos materiales; para mejorar la eficiencia de su uso en dispositivos; para identificar materiales sustitutos; o para desarrollar la infraestructura para reciclar los metales una vez que los dispositivos alcancen el final de su vida útil. El propósito de estudios como éste es identificar esos recursos para saber cual de estos desarrollos es más presionante.

Mientras que los materiales en bruto existen en el suelo en cantidades que podrían cubrir muchas décadas de demanda en incremento, Kirchain dice que el desafío viene en escalar los suministros a una tasa equivalente a los incrementos esperados en la demanda. Desarrollar una nueva mina puede tomar una década o más entre encontrar el lugar, obtener permisos, asentarla y la construcción.

“El punto no es de que los vayamos a ‘terminar’,” dice Kirchain, “pero es una situación en la que debemos enfocarnos, en construir una base de suministros y en mejorar esas tecnologías que usan y reusan los materiales. Necesita ser un enfoque de investigación y desarrollo”.

Barbara Reck, una investigadora principal en la Universidad de Yale quien no estuvo involucrada en este trabajo, dice “los resultados remarcan los serios desafíos en el suministro que algunas de las tierras raras pueden enfrentar en una sociedad baja en carbono”, dijo, y “también es un vivo recuerdo de que la práctica actual de no reciclar ninguna tierra rara al final de su ciclo de vida no es sustentable y necesita ser revertida”.

Reimpreso con permiso de MIT News.

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http://web.mit.edu/ (en inglés)

Nanofábricas producen proteínas

Nanofábricas proteinas — Imagen: Avi Schroeder

Pequeñas partículas podrían manufacturar drogas contra el cáncer en el lugar donde está el tumor.

Anne Trafton, MIT News Office. Original (en inglés)

Drogas hechas de proteínas han mostrado promesas en tratar el cáncer, pero son difíciles de entregar porque el cuerpo usualmente rompe las proteínas antes de que alcance su destino.

Para sobreponerse a ese obstáculo, un equipo de investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) ha desarrollado un nuevo tipo de nanopartícula que puede sintetizar proteínas en demanda. Una vez que estas fábricas de proteínas alcanzan sus objetivos, los investigadores pueden convertir la síntesis de proteínas alumbrándolas con luz ultravioleta en ellas.

Las partículas podrían ser usadas para liberar pequeñas proteínas que matan las células cancerosas, y eventualmente proteínas más grandes como anticuerpos que disparan el sistema inmune para destruir los tumores, dice Avi Shroeder, un posdoctorado en el Instituto Para Investigación de Cáncer Integrativa David H. Koch del MIT y autor líder de una revista académica que aparece en el diario NanoLetters.

Esta es la primera prueba de concepto que puede sintetizar nuevos componentes de materiales inertes dentro del cuerpo”, dice Schroeder, quien trabaja en los laboratorios de Robert Langer, Profesor del Instituto David H. Koch del MIT, y Daniel Anderson, un profesor asociado de ciencias de la salud y tecnología e ingeniería química.

Langer y Anderson también son autores de la revista académica, junto con los antiguos posdoctorados del Instituto Koch Michael Goldber, Christian Kastrup y Christopher Levins.

Imitando a la naturaleza

A los investigadores se les ocurrió la idea de partículas constructoras de proteínas cuando trataban de pensar en nuevas maneras de atacar tumores metastásicos – aquellos que se esparcen del sitio original del cáncer a otras partes del cuerpo. Dichas metástasis causan el 90% de las muertes por cáncer.

Decidieron imitar la estrategia de manufactura de proteínas encontradas en la naturaleza. Células que guardan sus instrucciones para construir proteínas en ADN, el cual es entonces copiado en ARN mensajeros (ARNm o mRNA por sus siglas en inglés). Ese ARNm carga los planos de proteínas a estructuras celulares llamadas ribosomas, las que leen el ARNm y lo traducen en secuencias de aminoácidos. Los aminoácidos son encadenados juntos para formar proteínas.

“Queríamos usar maquinaria que ya había probado ser muy efectiva. Los ribosomas son usados en la naturaleza, y fueron perfeccionados por la naturaleza durante miles de millones de años para ser la mejor máquina que puede producir proteínas”, dice Schroeder.

Los investigadores diseñaron las nuevas nanopartículas para auto-ensamblarse de una mezcla que incluye lípidos – que forman los caparazones exteriores de las partículas – además de una mezcla de ribosomas, aminoácidos y las enzimas necesarias para la síntesis de proteínas. También incluyeron en la mezcla las secuencias de ADN para las proteínas deseadas.

El ADN es atrapado por un compuesto químico llamado DMNPE, que se enlaza a él. Este compuesto libera el ADN cuando es expuesto a luz ultravioleta.

“Quieres ser capaz de dispararlo para que el sistema solo se encienda cuando quieres que trabaje”, dice Schroeder. “Cuando las partículas son golpeadas por luz, el ADN es liberado de un compuesto que lo enjaula y entonces puede entrar al ciclo de producir las proteínas”.

Fábricas programables

En este estudio, las partículas fueron programadas para producir ya sea proteína fluorescente verde (GFP – green fluorescent protein) o luciferasa, ambas son fáciles de detectar. Pruebas en ratones mostraron que las partículas fueron exitosamente puestas a producir la proteína cuando luz ultravioleta las alumbró.

Esperar hasta que las partículas alcancen su destino antes de activarlas podría ayudarles a prevenir efectos secundarios de una droga particularmente tóxica, dice James Heath, un profesor de química en el Instituto de Tecnología de California. Sin embargo, más pruebas deben realizarse para demostrar que las partículas alcanzarían su destino intencionado en humanos, y que solo puedan ser utilizadas para producir proteínas terapéuticas, dice.

“Hay muchos detalles en los que aún debe trabajarse para que éste sea un acercamiento terapéutico viable, pero es un concepto realmente estupendo e innovador, y ciertamente hace funcionar la imaginación de uno”, dice Heath, quien no fue parte del equipo investigador.

Los investigadores ahora trabajan en partículas que puedan sintetizar drogas potenciales contra el cáncer. Algunas de estas proteínas son tóxicas para células cancerosas y saludables – pero usando este sistema de entrega, la producción de proteínas podría ser encendida solo en el tumor, evitando los efectos secundarios en células saludables.

El equipo también trabaja en nuevas maneras de activar las nanopartículas. Posibles acercamientos incluyen la producción disparada por el nivel de acidez u otras condiciones biológicas específicas a ciertas regiones del cuerpo o células.

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Arenas cambiantes

Un nuevo modelo predice como la arena y otros materiales granulares fluyen.

Jennifer Chu, MIT News Office. Original (en inglés).

La arena en un reloj de arena podría parecer simple, pero dichos materiales granulares son difíciles de modelar. Desde lejos, la arena que fluye parece un líquido, fluyendo desde el centro de un reloj de arena como el agua de una llave. Pero de cerca, uno puede ver los granos individuales deslizándose uno contra el otro, formando un montículo en la base que mantiene su forma, como un sólido.

El curioso comportamiento de la arena – parte fluido, parte sólido – ha hecho difícil que los investigadores predigan como ésta y otros materiales granulares fluyen bajo varias condiciones. Un modelo preciso para el flujo granular sería particularmente útil en optimizar procesos como la manufactura farmacéutica y la producción de grano, donde pequeñas píldoras y granos fluyen a través de tolvas y silos en cantidades masivas. Cuando no están bien controlados, dichos flujos a gran escala pueden causar bloqueos que son costosos y a veces peligrosos de limpiar.

Ahora Ken Kamrin del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) ha encontrado un modelo que predice el flujo de materiales granulares bajo una variedad de condiciones. El modelo mejora los modelos existentes tomando en consideración un factor importante: cómo el tamaño del grano afecta el flujo entero. Kamrin y Georg Koval, profesor asistente de Ingeniería Civil en el Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas en Strasbourg, Francia, usó el nuevo modelo para predecir el flujo de arena en varias configuraciones – incluyendo una tolva y un paso circular – y encontró que las predicciones del modelo coincidían casi perfectamente con los resultados reales. Una revista académica detallando el nuevo modelo aparecerá en el diario Physical Review Letters.

“Las ecuaciones básicas gobernando el flujo del agua han sido conocidas por más de un siglo”, dice Kamrin, profesor asistente de desarrollo de carreras de Ingeniería Mecánica. “No ha habido algo similar a la arena, donde yo pueda darte una taza de arena, y decirte qué ecuaciones serán necesarias para predecir como se escurrirá si aprieto la taza”.

Volviendo borrosas las líneas

Kamrin explica que desarrollar un modelo de flujo – también conocido como modelo continuo – esencialmente significa “volver borrosos” los granos individuales o moléculas. Mientras que una computadora puede ser programada para predecir el comportamiento de cada molécula en, digamos, una taza de agua fluyendo, Kamrin dice que este ejercicio tomaría años. En su lugar, los investigadores han desarrollado modelos continuos. Imaginan dividir la taza en un pequeño mosaico de pequeños cubos de agua, cada cubo lo suficientemente pequeño comparado al tamaño del entorno de flujo entero, sin embargo lo suficientemente largo para contener muchas moléculas y colisiones moleculares. Los investigadores pueden realizar experimentos básicos de laboratorio en un cubo de agua sencillo, analizando cómo el cubo se deforma bajo diferentes estreses. Para predecir eficientemente como el agua fluye en la taza, resuelves una ecuación diferencial que aplica el comportamiento de un solo cubo a cada cubo en la malla de la taza.

Dichos modelos funcionan bien para fluidos como el agua que es fácilmente divisible en partículas que son casi infinitestimalmente pequeñas. Sin embargo, los granos de arena son mucho más grandes que las moléculas de agua – y Karmin encontró que el tamaño de un grano individual puede afectar significativamente la precisión del modelo continuo.

Por ejemplo, un modelo puede estimar precisamente cómo las moléculas de agua fluyen en una taza, principalmente por que el tamaño de una molécula es mucho más pequeño que la taza misma. Para la misma escala relativa en el flujo de granos, dice Kamrin, el contenedor de arena tendría que ser del tamaño de San Francisco.

Charla entre vecinos

¿Pero por qué exactamente importa el tamaño? Kamrin razona que cuando se modela el flujo del agua, las moléculas son tan pequeñas que sus efectos se quedan dentro de sus cubos respectivos. Como resultado, un modelo que toma en promedio el comportamiento de cada cubo en la malla, y asume que cada cubo es una entidad separada, da un estimado del flujo relativamente precisa. Sin embargo, Kamrin dice que en un flujo granular, granos mucho más grandes como la arena pueden causar “sangrado” a los cubos vecinos, creando efectos de cascada que no son considerados en los modelos existentes.

“Hay más charla entre vecinos”, dice Kamrin. “Es como que las propiedades mecánicas básicas de un cubo de granos se vuelve influenciada por el movimiento de los cubos vecinos”.

Kamrin modificó las ecuaciones para un modelo continuo existente para tomar en cuenta el tamaño de los granos, y probó su modelo en diferentes configuraciones, incluyendo arena fluyendo a través de una tolva y rotando en una abertura circular. El nuevo modelo no solo predijo áreas de granos fluyendo rápidamente, sino también donde se movían lentos, en los bordes de cada configuración – áreas que los modelos tradicionales asumieron que serían completamente estáticas. Las predicciones del nuevo modelo encajaron muy de cerca con simulaciones partícula a partícula en las mismas configuraciones.

Lyderic Bocquet, un profesor de física en la Universidad de Lyon en Francia, ve los resultados de Kamrin como un gran paso hacia un modelo de flujo granular con “poder predictivo confiable”.

“Ha habido enormes esfuerzos en los últimos años para proponer leyes que describen los flujos granulares, con la última meta de diseñar dispositivos o procesos que involucren materiales granulares”, dice Bocquet. “La generalización a un sistema más amplio todavía faltaba. Esto es donde el modelo de Ken hace la conexión”.

El modelo, al correr en una computadora, puede producir campos de fluidos precisos en minutos, y podría beneficiar a ingenieros desarrollando procesos de manufactura para farmacéuticos y productos agrícolas. Por ejemplo, dice Kamrin, los ingenieros podrían probar varias formas de tolvas y aberturas en el modelo para encontrar una geometría que maximice el flujo, o mitigar la presión de pared potencialmente peligrosa, antes de deseñar o construir equipo para procesar materiales granulares.

Kamrin dice que entender el como fluyen los materiales granulares podría también ayudar a predecir fenómenos geológicos como los deslaves y avalanchas y ayudar a los ingenieros a diseñar nuevas maneras de generar mejor tracción en la arena.

“El material granular es el segundo material más manejado en la industria, solo superado por el agua”, dice Kamrin. “Estoy convencido que hay un millón de aplicaciones”.

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Diseña e imprime tu propio robot

Robot diseño propio — Imagen: Jason Dorfman / CSAIL

Un proyecto del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts), fundado con una beca de 10 millones de dólares, podría transformar el diseño y la producción robótica.

Abby Abazorius, CSAIL. Original (en inglés).

MIT está liderando un nuevo proyecto ambicioso para reinventar como los robots son diseñados y producidos. Fundado por una beca de 10 millones de dólares de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF – National Science Foundation), el proyecto apunta a desarrollar una tecnología de escritorio que haría posible que la persona promedio diseñe, personalice e imprima un robot especializado en cuestión de horas.

“Esta investigación contempla una manera completamente nueva de pensar sobre el diseño y la manufactura de robots, y podría tener un profundo impacto en la sociedad”, dice la profesora Daniela Rus del MIT, líder del proyecto y una investigadora principal en el Laboratorio de Ciencia Computacional e Inteligencia Artificial (CSAIL). “Creemos que tiene el potencial de transformar la manufactura y democratizar el acceso a robots”.

“Nuestra meta es desarrollar tecnología que permita a cualquiera manufacturar su propio robot personalizado. Esto verdaderamente cambiaría el juego”, dice el profesor Vijay Kumar, quien lidera el equipo de la Universidad de Pennsylvania. “Podría permitir el diseño y la manufactura rápida de bienes personalizados, y cambiar la manera en la que enseñamos ciencia y tecnología en las escuelas preparatorias”.

El proyecto de cinco años, llamado “Una Expedición en Computación para Compilar Máquinas Imprimibles Programables”, reúne un equipo de investigadores del MIT, la Universidad de Pennsylvania y la Universidad de Harvard, y está fundada como parte del programa “Expediciones en Computación” del NSF.

Actualmente toma años producir, programar y diseñar un robot funcional, y es un proceso extremadamente caro, involucrando diseño de hardware y software, aprendizaje de máquinas y visión, y técnicas de programación avanzadas. El nuevo proyecto automatizaría el proceso de producir dispositivos tridimensionales funcionales y le permitiría a individuos diseñar y construir robots funcionales de materiales tan fácilmente accesibles como una hoja de papel.

“Nuestra visión es desarrollar un proceso desde el comienzo hasta el final; específicamente, un compilador para construir máquinas físicas que comiencen con un alto nivel de especificaciones de función, y provea una máquina programable para esa función usando procesos de impresión simples”, dice Rus.

Investigadores esperan crear una plataforma que permita a un individuo identificar un problema casero que necesite asistencia; entonces dirigirse a una tienda local de impresión para seleccionar un anteproyecto, de una librería de diseños robóticos; y entonces personalizar un dispositivo robótico fácil de usar que pudiera resolver el problema. Dentro de 24 horas, el robot sería impreso, ensamblado, completamente programado y estaría listo para la acción.

Alterando la manera en la que las máquinas pueden ser producidas, diseñadas y construidas, el proyecto podría tener implicaciones de largo alcance para una variedad de campos.

“Este proyecto apunta a reducir dramáticamente el tiempo de desarrollo para una variedad de robots útiles, abriendo las puertas a aplicaciones potenciales en manufactura, educación, cuidado de la salud personalizada e incluso alivio en casos de desastre”, dice Rob Wood, un profesor asociado en la Universidad de Harvard.

Actualmente, investigadores del proyecto están enfocando su investigación en varias areas: desarrollando una interfaz de programación de aplicaciones (API) para una simple especificación de funciones y diseño; escribiendo algoritmos que permitirían control del ensamblado de un dispositivo y sus operaciones; creando un lenguaje de programación fácil de usar; y diseñando materiales nuevos y programables que permitirían la fabricación automática de robots.

Hasta ahora, el equipo de investigación ha creado el prototipo de dos máquinas para diseñar, imprimir y programar, incluyendo un robot similar a un insecto que podría ser usado para explorar un área contaminada y una pinza que podría ser usada por personas con movilidad limitada.

“Es realmente exitante pensar sobre el tipo de impacto que este trabajo podría tener en la población general – más allá de solo unas pocas personas selectas que trabajan en robótica”, dice el profesor asociado Wojcieth Matusik, también un investigador principal en CSAIL.

Adicionalmente a Rus, otros investigadores colaboradores de CSAIL incluyen el científico visitante Martin Demaine, el profesor asociado Wojciech Matusik, el profesor Martin Rinard, y el profesor asistente Sangbae Kim del Dapartamento de Ingeniería Mecánica de MIT. Además de Wood y Kumar, el equipo también incluye al profesor asociado Andre DeHon, al profesor Sanjeev Khanna y al profesor Insup Lee, todos de la Universidad de Pennsylvania (UPenn).

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Estudio muestra el proceso unificado de evolución en bacterias y eucariotas sexuales

Bacteria eukariotes — Imagen: Centers for Disease Control

Una sola mutación genética puede barrer a través de una población, abriendo la puerta para el concepto de “especies” en bacterias.

Denise Brehm, Civil and Environmental Engineering. Original (en inglés).

Las bacterias son los organismos más populosos en el planeta: prosperan en casi cada entorno conocido, adaptandose a diferentes hábitats por medio de variaciones genéticas que proveen las capacidades esenciales para la sobrevivencia. Estas innovaciones genéticas provienen de lo que los científicos creen que es una mutación al azar y un intercambio de genes y otros trozos de ADN entre bacterias que a veces les confiere una ventaja, y que entonces se vuelve una parte intrínseca del genoma.

Pero cómo se esparce una mutación ventajosa de una simple bacteria a todas las otras bacterias en una población es una pregunta científica abierta. ¿El gen que contiene una mutación ventajosa pasa de bacteria a bacteria, barriendo a través de la población entera por sí mismo? ¿O un solo individuo obtiene el gen, y entonces replica su genoma entero muchas veces para formar una nueva población mejor adaptada de clones idénticos? Evidencia conflictiva soporta ambos escenarios.

En una revista académica que apareció en la edición del 6 de Abril de Science, investigadores del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (CEE – Civil and Environmental Engineering) del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) proveen evidencia de que las mutaciones ventajosas pueden barrer a través de las poblaciones por sí mismas. El estudio reconcilia la evidencia conflictiva previa al mostrar que después de tres barridos de genes, la recombinación se vuelve menos frecuente entre cepas de bacterias de diferentes poblaciones, produciendo un patrón de diversidad genética que recuerda al de la población clonal.

Esto indica que el proceso de evolución en las bacterias es muy similar al de las eucariotas sexuales – que no pasan su genoma intacto a su progenie – y sugiere un método unificado de evolución de las dos formas de vida mayores de la tierra: procariotas y eucariotas.

El hallazgo también llega al corazón de otra pregunta científica: como al delinear especies de bacterias – o determinar si el término “especies” siquiera aplica a bacterias, que son tipicamente identificadas como poblaciones ecológicas y no especies. Si todas las bacterias en una población son clones de un ancestro común, la idea de las especies no aplica. Pero si, como muestra este nuevo estudio, genes que son compartidos al azar entre individuos pueden dar lugar a una población nueva ecológicamente especializada, el uso del término podría ser garantizado.

“Encontramos que la diferenciación entre poblaciones estaba restringida a unos pocos parches pequeños en el genoma”, dice Eric Alm, profesor asociado de desarrollo de carrera de Ingeniería Civil y Ambiental e Ingeniería Biológica y miembro asociado del instituto Broad.

El profesor Martin Polz de CEE, otro investigador principal en el proyecto, añade, “Patrones similares han sido observados en animales, pero no esperamos verlos en bacterias”.

“El proceso de diferenciación ecológica en bacterias, que encontraron los investigadores, es similar a los mosquitos que transmiten malaria: algunas poblaciones desarrollan resistencia a agentes antimalariales por medio de un solo intercambio de genes, mientras que otras poblaciones compartiendo el mismo hábitat no lo hacen. El pez espinoso (Gasterosteidae) también se ha mostrado que sigue este patrón de “especiación simpátrica” (la formación de una especie sin que se establezca previamente una barrera geográfica entre poblaciones) en entornos compartidos.

“A pesar de que las fuentes de diversidad genética son muy diferentes entre bacterias y eucariotas sexuales, el proceso mediante el cual la diversidad adaptativa se propaga y desencadena una diferenciación ecológica parece muy similar”, dice el primer autor doctor Jesse Shapiro, un posdoctorado en la Universidad de Harvard quien realizó su trabajo de graduación en el laboratorio de Alm en el MIT.

Los investigadores realizaron el trabajo usando 20 genomas completos de la bacteria Vibrio cyclitrophicus que recientemente se había diversificado en dos poblaciones ecológicas adaptadas a microhábitats conteniendo diferentes tipos de zooplancton, fitoplancton y particulas orgánicas suspendidas en agua de mar. En un estudio previo basado en solo unos pocos genes, habían predecido que estas poblaciones cercanamente relacionadas de Vibrio estaban en el proceso de desarrollarse en dos diferentes poblaciones asociadas al hábitat.

El nuevo estudio muestra que las dos poblaciones fueron frecuentemente mezcladas por recombinación genética, quedando genéticamente distintas en solo unas pocas adaptaciones ecológicas genéticas, con una tendencia en aumento hacia intercambio de genes dentro – en lugar de entre – hábitats.

“Esta es la revista académica más sofisticada sobre especialización bacteriana que ha aparecido, sobre todo por que utiliza la dudosa palabra “especies” solo una vez, y eso es con precaución”, dice W. Ford Doolittle, un profesor emérito de bioquímica en la universidad de Dalhousie en Canada. “La base genética de diferenciación ecológica en bacterias – como el genotipo mapea al ecotipo y que procesos determinan este mapeo – es en mi mente el más grande problema en ecología microbial moderna”.

Otros coautores en la revista académica son el estudiante graduado del MIT Jonathan Friedman, los posdoctorados Otto Cordero y Sarah Preheim, la estudiante graduada Sonia Timberlake, y Gitta Szabo de la Universidad de Vienna en Austria. Los fondos fueron provistos por la Fundación Nacional de Ciencias, la Fundación Gordon y Betty Moor, y el Instituto Broad.

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Arena que se auto-esculpe

Algoritmo arena esculpida — Imagen: M. Scott Brauer

Nuevos algoritmos podrían permitir que montones de granos de “arena inteligente” asuman cualquier forma, permitiendo la formación espontánea de nuevas herramientas o la duplicación de partes mecánicas rotas.

Larry Hardesty, MIT News Office. Original (en inglés)

Imagina que tienes una gran caja de arena en la que entierras un pequeño modelo de un taburete. Unos pocos segundos más tarde, metes la mano en la caja y sacas un taburete de tamaño completo: La arena se ha ensamblado a sí misma en una réplica a escala completa del modelo.

Eso podría sonar como una escena de una novela de Harry Potter, pero es la visión que anima un proyecto de investigación en el Laboratorio de Robótica Distribuida (DRL) en el Laboratorio de Ciencia Computacional e Inteligencia Artificial del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts). En la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización del IEEE en mayo – la conferencia principal de robótica del mundo – investigadores del DRL presentaran una revista académica describiendo algoritmos que podrían permitir dicha “arena inteligente”. También describen experimentos en los que probaron el algoritmo en partículas algo más grandes – cubos de alrededor de 10 milímetros de borde, con microprocesadores rudimentarios dentro e imanes muy inusuales en cuatro de sus lados.

A diferencia de muchos otros acercamientos a los robots reconfigurables, la arena inteligente usa un método sustractivo, similar a esculpir en piedra, en lugar de uno aditivo, similar a romper piezas de lego juntas. Un montón de arena inteligente sería análogo a un bloque de piedra en bruto con el que un escultor comienza. Los granos individuales pasarían mensajes entre uno y otro y selectivamente se pegarían uno al otro para formar un objeto tridimensional; los granos no necesarios para construir ese objeto simplemente caerían. Cuando el objeto ha servido a su propósito, sería regresado al montón. Sus granos constituyentes se despegarían uno del otro, volviéndose disponibles para participar en la formación de una nueva forma.

Inteligencia distribuida

Algorítmicamente, el principal desafío desarrollando arena inteligente es que los granos individuales tendrían muy pocos recursos computacionales. “¿Como desarrollas algoritmos eficientes que no desperdicien ninguna información en el nivel de la comunicación y en el nivel del almacenamiento?” pregunta Daniela Rus, una profesora de ciencia computacional e ingeniería en el MIT y coautora de la nueva revista académica, junto con su estudiante Kyle Gilpin. Si cada grano pudiera simplemente guardar un mapa digital del objeto a ser ensamblado, “entonces podría sacar un algoritmo de una manera muy sencilla”, dice Rus. “Pero nos gustaría resolver el problema sin ese requerimiento, porque ese requerimiento sería simplemente irrealista cuando hablamos de módulos a esta escala”. Además, dice Rus, de uno al siguiente, los granos en el montón estarán revueltos juntos de una manera completamente diferente. “Nos gustaría no tener que saber antes de tiempo como se verán nuestros bloques”, dice Rus.

Darle información de forma al montón con un simple modelo físico – como el pequeño taburete – ayuda con ambos problemas. Para obtener una idea de como funcionan los algoritmos de los investigadores, probablemente sea más fácil considerar un caso bi-dimensional. Imagina cada grano de arena como un cubo en una malla bidimensional. Ahora imagina que algunos de los cuadros – digamos, en la forma de un taburete- faltan. Ahí es donde el modelo físico entra.

De acuerdo a Gilpin – autor de la nueva revista académica, los granos primero se pasan mensajes el uno al otro para determinar cuales tienen vecinos perdidos. (En el modelo de malla, cada cuadro puede tener hasta ocho vecinos.) Los granos con vecinos perdidos están en uno de dos lugares: el perímetro del montón o el perímetro de la figura que se introdujo.

Una vez que los granos que rodean a la figura introducida se identifican, simplemente pasan mensajes a los otros granos a una distancia fija aparte, lo que los identifica a si mismos como definiendo el perímetro del duplicado. Si el duplicado se supone que sea 10 veces el tamaño del original, cada cuadro que rodea la figura introducida mapea hasta 10 cuadros del perímetro del duplicado. Una vez que el perímetro del duplicado es establecido, los granos fuera pueden desconectarse de sus vecinos.

Prototipos rápidos

El mismo algoritmo puede ser variado para producir copias múltiples con una forma similar al de una muestra de ejemplo, o producir una sola copia más grande de un objeto grande. “Digamos que la rueda en tu auto se ha roto”, dice Gilpin. “Podrías pegarla con cinta adhesiva, ponerla en el sistema, y obtener una nueva”.

Los cubos – o “piedras inteligentes” – que Gilpin y Rus construyeron para probar su algoritmo actuan una versión bidimensional simplificada del sistema. Cuatro caras de cada cubo tienen imanes electropermanentes, materiales que pueden ser magnetizados o desmagnetizados con una sola corriente eléctrica. A diferencia de los imanes permanentes, pueden encenderse y apagarse; a diferencia de los electroimanes, no requieren de una corriente constante para mantener su magnetismo. Las piedras usan los imanes no solo para conectarse una con la otra sino también para comunicarse o compartir energía. Cada piedra también tiene un microprocesador, que puede guardar apenas 32 kilobytes de código de programa y solo tiene dos kilobytes de memoria funcional.

Las piedras tienen imanes en solo cuatro caras, explica Gilpin, porque, con la adición del microprocesador y los circuitos para regular la energía, “no había suficiente espacio para dos imanes más”. Pero Gilpin y Rus realizaron simulaciones de computadoras mostrando que sus algoritmos funcionarían con un bloque de cubos tridimensional, tratando cada capa del bloque como su propia malla bidimensional. Los cubos descartados de la forma final simplemente se desconectan de los cubos encima de y debajo de ellos, así como de aquellos junto a ellos.

Verdadera arena inteligente, por supuesto, requeriría granos mucho más pequeños que cubos de 10 milímetros. Pero de acuerdo a Robert Wood, un profesor asociado de ingeniería eléctrica en la Universidad de Harvard, ese no es un obstáculo que no se pueda superar. “Toma la funcionalidad básica de sus piedras”, dice Wook, quien dirige el Laboratorio de Microrobótica de Harvard. “Tienen la habilidad de pegarse una con la otra y con sus vecinos; tienen la habilidad de hablar con sus vecinos; tienen la habilidad de realizar algo de computación. Todas esas son cosas en las que es posible pensar en hacer en paquetes más pequeños”.

“Requeriría mucha ingeniería hacer eso, por supuesto”, advierte Wood. “Es un conjunto de desafíos de ingeniería bien propuestos pero muy difícil que se puedan continuar abordándose en el futuro”.

Reimpreso con permiso de MIT News.

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Moviendo microfluídicos de la mesa de laboratorio a la fábrica

El Centro de Microfabricación de Polímeros diseña procesos de manufactura para una nueva generación de herramientas de diagnóstico.

Jennifer Chu, MIT News Office. Original (en inglés).

En el futuro no tan distante, chips plásticos del tamaño de memorias USB podrían rápida y precisamente diagnosticar enfermedades como el SIDA y el cáncer, así como detectar toxinas y patógenos en el entorno. Dicha tecnología de laboratorio-en-un-chip – conocida como microfluídica – trabaja por medio de hacer pasar fluidos como la sangre a través de canales microscópicos grabados en la superficie de polímeros. Los científicos han desarrollado maneras de manipular el flujo a microescalas y nanoescalas para detectar ciertas moléculas o marcadores que señalizan enfermedades.

Los dispositivos microfluídicos tienen el potencial de ser herramientas de diagnóstico rápidos, baratos y portátiles. Pero la tecnología aún no ha llegado al mercado. Mientras que los científicos han hecho prototipos exitosos en el laboratorio, los dispositivos microfluídicos – particularmente para uso clínico – todavía tienen que ser manufacturados a gran escala.

David Hardt del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) está trabajando en mover los microfluídicos del laboratorio a la fábrica. Hardt dirige el Centro para Microfabricación de Polímeros – un grupo de investigación multidisciplinario con fondos de la Alianza Singapur-MIT – que está diseñando procesos de manufactura para microfluídicos comenzando desde cero. El grupo analiza el comportamiento de polímeros bajo condiciones de fábrica, construyendo nuevas herramientas y máquinas para hacer chips basados en polímeros a niveles de producción, y diseñando procesos de control de calidad para revisar la integridad de un chip a escalas submicrónicas – todo mientras se minimiza el costo de manufactura.

“Estos son dispositivos que la gente quiere hacer por millones, por unos pocos centavos cada uno,” dice Hardt, el Profesor de Ingeniería Mecánica en el MIT. “El costo material es cercano a cero, no hay suficiente plástico aquí por el cual enviar una factura. Entonces tienes que reducir el costo de manufactura.”

Micromáquinas

Hardt y sus colegas encontraron que al hacer chips microfluídicos, muchos grupos de investigación y emprendedores han adoptado equipo principalmente de la industria semiconductora. Hardt dice que este equipo – como máquinas de nano-indentación y unión – es increíblemente caro, y nunca fue diseñado para trabajar en materiales basados en polímeros. En su lugar, el equipo de Hardt buscó formas de diseñar equipo más barato que es más apropiado para construir con polímeros.

El grupo se enfocó en una técnica de impresión llamada “micro grabado en relieve” (microembossing), en la que un polímero es calentado, entonces estampado con un patrón de pequeños canales. En experimentos con máquinas existentes, los investigadores descubrieron una falla en el proceso de grabado en relieve: Cuando trataron de soltar la herramienta de estampado del chip enfriado, mucho del plástico se arrancó con ella.

Para prevenir fallas del grabado en relieve en un establecimiento de manufactura, el equipo estudió las interacciones entre el enfriado del polímero y la herramienta de grabado en relieve, midiendo las fuerzas mecánicas entre las dos. Los investigadores usaron entonces las mediciones para construir máquinas de grabado en relieve específicamente diseñadas para minimizar la “pegajosidad” del polímero. En experimentos, el grupo encontró que las máquinas fabricaban chips rápida y precisamente, “a un costo muy bajo”, dijo Hardt. “En muchos casos tiene sentido construir tu propio equipo para la tarea a la mano”, añadió.

Adicionalmente a construir equipo microfluídico, Hardt y su equipo están diseñando innovadoras técnicas de control de calidad. A diferencia de las partes de automóviles en una línea de ensamblado que pueden ser rápidamente inspeccionadas a simple vista, los chips microfluídicos tienen pequeñas características, algunas de las cuales solo pueden ser vistas por un microscopio de alta resolución. Revisar cada característica en tan solo un chip es un ejercicio que toma mucho tiempo.

Hardt y sus colegas idearon una manera rápida y confiable de estimar la “salud” de un proceso de producción de chips. En lugar de revisar si cada canal en un chip ha sido grabado en relieve, el grupo agregó una característica adicional – una pequeña X – al patrón del chip. Diseñaron la característica para que fuera más difícil de grabar que el resto del chip. Hardt dice que la claridad con la que la X fue estampada es una buena indicación de si el resto del chip fue creado precisamente.

Iniciando una industria de golpe

La última meta del equipo es cambiar como se hace la manufactura. Típicamente, una industria construye sus procesos de producción gradualmente, realizando ajustes y mejoras con el tiempo. Hardt dice que la industria de los semiconductores es un claro ejemplo del proceso iterativo de manufactura.

“Ahora lo que ellos hacen en manufactura es imposiblemente difícil, pero ha sido una serie de pequeñas mejoras incrementales con el paso de los años”, dice Hardt. “Estamos tratando de iniciar de golpe y no esperar hasta que la industria identifique todos esos problemas cuando están tratando de hacer un producto”.

El grupo está ahora investigando formas de diseñar una “fábrica auto-correctiva” en la que productos son automáticamente probados. Si el producto no funciona, Hardt imagina los procesos de manufactura cambiando en respuesta, ajustando configuraciones en máquinas para corregir el proceso. Por ejemplo, el equipo está buscando maneras de evaluar cómo los fluidos fluyen a través de un chip manufacturado. El punto en el que dos fluidos se mezclan dentro de un chip debe ser exactamente el mismo en cada chip producido. Si ese punto de mezcla se desplaza de chip a chip, Hardt y sus colegas han desarrollado algoritmos que ajustan el equipo para que corrija el desplazamiento.

Holger Becker, cofundador de Microfluidic ChipShop, una compañía de producción de laboratorios-en-un-chip en Jena, Alemania, dice que el centro de investigación juega un papel importante en entender los diferente procesos involucrados en la producción a gran escala de microfluídicos.

“La mayoría del trabajo académico en microfluídicos se concentra en aplicaciones, y desafortunadamente solo muy poco se concentra en las tecnologías de manufactura adecuadas para la industrialización”, dice Becker. “El equipo de David Hardt toma un acercamiento integral viendo todos los diferentes pasos del proceso y el proceso de manufactura completo en lugar de tecnologías individuales”.

“Estamos llegando a una etapa donde nos gustaría que la industria supiera lo que estamos haciendo”, dice Hardt. “Hemos estado laborando en el viñedo por años, y ahora tenemos esta base, y podría llegar al punto donde estemos por delante del grupo”.

Reimpreso con permiso de MIT News.

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http://web.mit.edu/ (en inglés)

Una nueva dimensión para la energía solar

Páneles solares — Imagen: Allegra Boverman

Diseños inovativos tridimensionales de un equipo del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) pueden más que doblar la energía solar generada de un área dada.

David L. Chandler, MIT News Office. Original (en inglés).

Investigación intensiva alrededor del mundo se ha enfocado en mejorar el rendimiento de las celdas solares fotovoltaicas y reducir su costo. Pero muy poca atención ha sido prestada a las mejores maneras de acomodar esas celdas, que típicamente se colocan planas en un techo u otra superficie, o a veces se unen a estructuras motorizadas que mantienen las celdas apuntando hacia el sol según cruza el cielo.

Ahora, un equipo de investigadores del MIT ha encontrado un acercamiento muy diferente: construir cubos o torres que extienden las celdas solares hacia arriba en configuraciones tridimensionales. Increíblemente, los resultados de las estructuras que han probado muestran una salida de energía que va desde el doble hasta más de 20 veces aquella de paneles planos fijos con la misma área de la base.

Los mayores incrementos de energía fueron vistos en las situaciones donde las mejoras eran más necesitadas: en lugares lejos del ecuador, en los meses de invierno y en días nublados. Los nuevos hallazgos, basados en modelado con computadora y pruebas al aire libre de módulos reales, han sido publicados en el diario Energy and Environmental Science (Ciencia de Energía y Ambiental).

“Pienso que este concepto podría convertirse en una parte importante del futuro de la fotovoltaica”, dice el autor principal de la revista académica, Jeffrey Grossman, el profesor asociado de Desarrollo de Carreras de Ingeniería de Energía en el MIT.

El equipo del MIT inicialmente usó un algoritmo computacional para explorar una enorme variedad de configuraciones posibles, y desarrolló software analítico que puede probar cualquier configuración dada bajo un rango completo de latitudes, temporadas y clima. Entonces, para confirmar las predicciones de su modelo, construyeron y probaron tres diferentes acomodos de celdas solares en el techo de un edificio de laboratorios del MIT por varias semanas.

Mientras que el costo de una cantidad de energía dada generada por dichos modelos tridimensionales excede en los paneles planos ordinarios, el costo es parcialmente balanceado por una salida de energía mucho más alta de un área dada, así como una salida de energía mucho más uniforme en el curso del día, en las temporadas del año, y en presencia de bloqueo de nubes y sombras. Estas mejoras vuelven la salida de energía más predecible y uniforme, lo que podría hacer la integración con la red de energía más fácil que los sistemas convencionales, dicen los autores.

La razón física baja para las mejoras en la salida de energía – y para la salida más uniforme en el tiempo – es que las superficies verticales de las estructuras tridimensionales pueden recolectar mucha más luz del sol por las mañanas, tardes e inviernos, cuando el sol es más cercano al horizonte, dice el coautor Marco Bernardi, un estudiante graduado en el Departamento de Ciencia de Materiales e Ingeniería (DMSE) del MIT.

El tiempo es perfecto para dicha inovación, agrega Grossman, por que las celdas solares se han vuelto más económicas que las estructuras que las soportan, el cableado y la instalación. Conforme el costo de las mismas celdas continua declinando más rápidamente que estos otros costos, dicen, las ventajas de los sistemas tridimensionales crecerán de la misma manera.

“Incluso hace 10 años, esta idea no habría sido económicamente justificable por que los módulos costarían demasiado,” dice Grossman. Pero ahora, agrega, “el costo de las celdas de silicio es una fracción del costo total, una tendencia que continuará bajando en el futuro cercano”. Actualmente, hasta 65 por ciento del costo de la energía fotovoltaica (PV) está asociada con la instalación, permisos para uso del suelo y otros componentes además de las celdas mismas.

Aunque el modelado por computadora de Grossman y sus colegas mostró que la mayor ventaja sería obtenida de formas complejas – como un cubo donde cada cara está curveada hacia adentro – estás serían difíciles de construir, dice el coautor Nicola Ferralis, un científico investigador en DMSE. Los algoritmos también pueden ser usados para optimizar y simplificar formas con poca pérdida de energía. Resulta ser que la diferencia de salida de energía entre dichas formas optimizadas y un cubo simple es solo de 10 a 15 por ciento – una diferencia que es eclipsada por la gran mejora de rendimiento de las formas tridimensionales en general, dice. El equipo analizó las simples formas cúbicas y las formas más complejas similares a un acordeón en las pruebas experimentales en su tejado.

Al principio, los investigadores estuvieron afligidos cuando pasaron casi dos semanas sin un día claro y soleado para sus pruebas. Pero entonces, viendo los datos, se dieron cuenta de que habían aprendido importantes lecciones de los días nublados, que mostraron una mejora enorme en la salida de energía sobre los paneles planos convencionales.

Para la torre similar a un acordeón – la estructura más amplia que el equipo probó – la idea era simular una torre que “pudieras enviar plana, y entonces pudiera desdoblarse en el lugar”, dice Grossman. Dicha torre podría ser instalada en un estacionamiento para proveer una estación de recarga de vehículos eléctricos, dijo.

Hasta ahora, el equipo ha modelado módulos individuales tridimensionales. Un próximo paso es estudiar una colección de dichas torres, tomando en cuenta las sombras que una torre podría crearle a las otras a diferentes horas del día. En general, formas tridimensionales podrían tener una gran ventaja en cualquier lugar donde el espacio es limitado, como instalaciones de techos planos o en entornos urbanos, dicen. Dichas formas también podrían ser usadas en aplicaciones de gran escala, como granjas solares, una vez que los efectos entre las torres sean cuidadosamente minimizados.

Algunos otros esfuerzos – incluyendo incluso un proyecto de una feria de ciencia de escuela media el año pasado – han intentando acomodos tridimensionales de celdas solares. Pero, dice Grossman, “nuestro estudio es diferente en naturaleza, ya que es el primer acercamiento al problema con un análisis sistemático y predictivo”.

David Gracias, un profesor asociado de ingeniería química y biomolecular en la Universidad John Hopkins quien no estuvo involucrado en esta investigación, dice que Grossman y su equipo “han demostrado evidencia teórica y una prueba de concepto de que elementos fotovoltaicos tridimensionales podrían proveer beneficios significativos en términos de capturar la luz en diferentes ángulos. El desafío, sin embargo, es el producir masivamente estos elementos de una manera efectiva en cuanto a costos”.

Reimpreso con permiso de MIT News.

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http://web.mit.edu/ (en inglés)

Ingenieros crean estructura que se pandea

Inspirado por un juguete, el “buckliball” – una estructura colapsable fabricada de una sola pieza de material – representa una nueva clase de estructura tridimensional similar al origami.

Denise Brehm, Civil and Environmental Engineering. Original (en inglés).

Motivados por el deseo de determinar la estructura tridimensional más simple que pudiera tomar ventaja de la inestabilidad mecánica para colapsarse reversiblemente, un grupo de ingenieros del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) y de la Universidad de Harvard estuvieron frustrados – hasta que uno de ellos encontró un juguete colapsable y esférico que se asemejaba a las estructuras que habían estado explorando, pero con un diseño complejo de 26 elementos sólidos movibles y 48 bisagras rotatorias.

El juguete inspiró a los ingenieros a crear un objeto hueco esférico hecho de caucho suave que no contenía ninguna parte móvil, pero vestido con 24 cavidades cuidadosamente espaciadas. Cuando el aire se extrae de la buckliball con una jeringa, los delgados ligamentos que forman columnas entre las cavidades laterales colapsan. Este es el equivalente en ingeniería de aplicar una carga similar en todas las vigas de una estructura simultáneamente para inducir el pandeo, un fenómeno que fue estudiado por primera vez por el matemático Leonhard Euler en 1757.

Cuando los delgados ligamentos de la buckliball se pandean, los ligamentos más gruesos que forman filas entre las cavidades pasan por una serie de movimientos a los que los investigadores se refieren como “cascada cooperativa de pandeo”. Algunos de los ligamentos más gruesos rotan en el sentido del reloj, otros en sentido contrario – pero todos se mueven de manera simultanea y armoniosa, volviendo las cavidades originales y circulares en elipses verticales y horizontales en patrones que se alternan antes de cerrarse completamente. Como resultado, la buckliball se transforma en un rombicuboctaedro de alrededor de la mitad del tamaño (46 por ciento) de la esfera original.

Los investigadores nombraron su nueva estructura por su uso del pandeo (buckling en inglés) y su parecido a las buckybolas, moléculas esféricas de carbono puro cuyo nombre fue inspirado por los domos geodésicos creados por el arquitecto e inventor Buckminster Fuller. La buckliball es la primer estructura transformable que incorpora el pandeo como un elemento deseable de la ingeniería del diseño. El proceso de pandeo induce el doblado de la esfera en porciones – similar a la manera en que el papel se dobla en el origami – así los investigadores colocan su buckliball en un marco más grande de trabajo de origami inducido por pandeo al que ellos llaman “buckligami.”

Por que su colapso es completamente reversible y puede ser alcanzado sin partes móviles, las estructuras transformables como la de la buckliball tienen el potencial para amplias aplicaciones, desde la micro hasta la macroescala. Podrían ser usadas para crear edificios más grandes con techos o muros colapsables, pequeñas cápsulas de entrega de drogas o articulaciones suaves móviles que no requieran piezas mecánicas. También tienen el potencial de transformar Transformers y otros tipos de juguetes. (El juguete que les provocó a los investigadores su epifanía es el Twist-O).

Los investigadores – Jongmin Shim, un posdoctorado en Harvard; Claude Perdigo, estudiante visitante en el MIT; Elizabeth Chen, un reciente graduado de la Universidad de Michigan quien se unirá a Harvard para un posdoctorado en el otoño; Katia Bertoldi, una profesora asistente de Ingeniería Civil y Ambiental, Pedro Reis, Esther y Harold E. Edgerton profesor Adjunto de Ingeniería Civil y Ambiental y de Ingeniería mecánica en el MIT – escribieron una revista académica sobre su trabajo que aparece esta semana en el Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

“En ingeniería civil, el pando es asociado comúnmente con una falla que debe ser evitada. Por ejemplo, uno típicamente quiere calcular el criterio de pandeo para columnas y aplicar un factor adicional de seguridad, para asegurarse de que el edificio se sostenga”, dice Reis. “Estamos tratando de cambiar este paradigma al convertir la falla en funcionalidad en estructuras mecánicas suaves. Para nosotros, la buckliball es el primero de dichos objetos, pero habrá muchos otros”. Por ejemplo, un brazo robótico podría ser construido de una sola pieza de material usando un patrón de cavidades diseñada precisamente en los puntos donde se quiere que se doble, que cuando se activa por una señal de presión se doble.

“La buckliball no solo abre caminos para el diseño de estructuras doblables en un gran rango de escalas de longitud, también podría ser usada como un bloque de construcción para crear nuevos materiales con propiedades inusuales, capaz de contracciones dramáticas en todas las direcciones”, dice Bertoldi.

La investigación de Reis utiliza pruebas de laboratorio precisas y análisis matemáticos para determinar la física básica detrás del comportamiento mecánico de materiales. El grupo de investigación de Bertoldi usa herramientas de mecánica computacional para descifrar la mecánica de estructuras suaves. Los dos equipos colaboraron en la buckliball: El equipo de Reis realizó los experimentos de laboratorio con la ayuda de técnicas de fabricación digital (como una impresora tridimensional) para crear objetos con geometría precisa, y el grupo de Bertoldi usó computación para analizar más profundamente las mecánicas detalladas del proceso.

Chen, quien estaba visitando Harvard en el momento, determinó que solo cinco estructuras esféricas geométricas tienen el potencial para el colapso reversible inducido por pandeo. (El ejemplo específico del rombicuboctaedro de 12 agujeros de Fuller que se colapsa en un cuboctaedro es una de estas cinco). Los parámetros de diseño para las buckliballs incluyen el tamaño de la cavidad, lo grueso del delgado caparazón dentro de la cavidad y la rigidez del material usado para fabricar la buckliball.

La naturaleza, según parece, ya había resuelto esto. Los virus inyectan sus ácidos nucleicos dentro de un anfitrión a través de una transformación estructural reversible en la que 60 agujeros se abren o se cierran basados en cambios en la acidez del entorno de la célula, un mecanismo diferente que logra un colapso reversible similar a una nanoescala.

“Lo que es emocionante sobre este trabajo es que usa inestabilidades para básicamente amplificar presiones pequeñas o moderadas en movimientos dramáticos”, dice Carmel Majidi, una profesora asistente de Ingeniería Mecánica en la Universidad Carnegie Mellon cuya investigación en robótica suave se enfoca en materiales estirables similares a la piel que contienen sensores. “Una limitación de trabajar robótica de materiales suaves es que son suaves; no pueden producir las altas presiones que obtienes con máquinas pesadas, así que lo que queda son máquinas que proveen solo presiones moderadas. Esto hace difícil el alcanzar deformaciones dramáticas. Si unes una piel robótica como un dispositivo médico asistente en un humano, puede monitorear el movimiento. Pero con avances como la buckliball, la piel podría incluso ser capaz de cambiar activamente su forma y ayudar directamente con las tareas motoras.

El trabajo fue patrocinado a través de una beca de la Fundación Nacional de Ciencia al Centro de Ciencia de Investigación de Materiales e Ingeniería de Harvard y por fondos de la Universidad de Harvard y el MIT.

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Una forma más rápida de sondear proteínas

La espectroscopía infrarroja le permite a los científicos analizar la estructura de proteínas en una escala temporal ultrarápida.

Anne Trafton, MIT News Office. Original (en inglés).

Las proteínas pueden tomar muchas formas diferentes, y esas formas ayudan a determinar la función de cada proteína. Analizando esas estructuras puede decirle a los científicos mucho sobre cómo se comporta una proteína, pero muchos de los métodos utilizados ahora para estudiar la estructura requieren que las proteínas sean cristalizadas o alteradas de otra manera a partir de su estado natural.

Ahora, investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) han desarrollado una forma de analizar proteínas que no requiere de ningún tratamiento previo. La técnica es además extremadamente rápida, permitiéndole a los científicos ver, por vez primera, como una proteína cambia su forma en picosegundos, o billonésimas de segundo.

Los investigadores, liderados por el profesor de química Andrei Tokmakoff y el posdoctorado Carlos Baiz, describen la nueva técnica este mes en el diaro Analyst. Su acercamiento está basado en una tecnología conocida como espectroscopía infrarroja bidimensional, que trabaja enviando pulsos de luz infrarroja a una molécula y mide las vibraciones moleculares resultantes. En la nueva revista, los investigadores encontraron una manera de analizar esos datos y correlacionarlos a elementos estructurales comunes encontrados en proteínas.

Una vez ensambladas, las proteínas tienden a doblarse en una o dos estructuras secundarias, conocidas como hélices alfa (hélice α) y beta-láminas (u hoja plegada β). En este estudio, los investigadores distinguieron entre esas dos estructuras examinando como los enlaces entre el carbono y el oxígeno – encontrado en cada uno de los amino-ácidos que forman las proteínas – vibraban cuando eran expuestos a luz infrarroja.

En una hélice alfa, los enlaces carbono-oxígeno van paralelos al esqueleto de la proteína; en una beta-lámina, esos enlaces son perpendiculares a la hoja. Debido a esa diferencia, los enlaces vibran a frecuencias diferentes cuando son golpeadas por luz infrarroja. Esto le permite a los desarrolladores calcular el porcentaje de los amino-ácidos que pertenecen a la estructura de hélice y el porcentaje que forma una beta-lámina.

Los investigadores confirmaron la precisión de sus cálculos analizando un grupo de proteínas cuya estructura ya era conocida. Su método no revela realmente la estructura exacta de una proteína, pero los investigadores están trabajando en maneras de determinar los arreglos de las láminas y hélices de los datos espectroscópicos.

“En principio, la estructura completa de la proteína es representada en el espectro. El truco es como sacar la información”, dice Baiz, autor líder de la revista académica.

Una forma de hacerlo es analizar datos de un amplio rango de longitudes de onda infrarrojas. Los investigadores también están desarrollando métodos para obtener información sobre otros enlaces de los amino-ácidos.

Gracias a que el nuevo método puede ser realizado en millonésimas de segundo, puede ser usado para estudiar como las proteínas se doblan y desdoblan cuando son desnaturalizadas por el calor. Después de golpear una proteína con un rayo láser para calentarla, los investigadores pueden capturar una serie de tomas sobre como la proteína se desdobla en este muy corto período de tiempo.

“Este es el primer método que nos permitirá capturar tomas de la estructura de la proteína siendo desnaturalizada”, dice Baiz. “Usualmente la manera en la que la gente ve las proteínas es que comienzan con el estado desdoblado y terminan con el estado doblado, así que tienes dos estructuras estáticas. Lo que podemos hacer ahora es ver todas las estructuras en el camino”.

Munira Khalil, un profesor asistente de química en la Universidad de Washington, dice que la habilidad para rastrear los cambios estructurales en el tiempo es la más grande fortaleza de la técnica. “Una gran pregunta es ¿cómo se doblan las proteínas – en que punto pasan de ser una estructura completamente desordenada a una estructura ordenada?” dice Khalil, quien no estuvo involucrada en esta investigación.

Esto sería particularmente útil para estudiar proteínas que causan enfermedades cuando se doblan incorrectamente, como la proteína Tau encontrada en pacientes con la enfermedad de Alzheimer y el prión que causa la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob.

El método también puede medir los cambios estructurales que ocurren conforme las proteínas se unen una con la otra. “Si la proteína es como una roca, y no cambia, entonces realmente nunca va a unirse a su objetivo o hacer nada. Esos son los tipos de procesos que podemos ver – los cambios conformacionales que conducen la función biológica”, dice Baiz.

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