Zientzia eta Teknologiaren Joerak: Zahartzea, AI eta Material Berriak

Zahartzea eta Biologia

• Menopausia

  Hilerokoaren zikloaren amaiera da. Normalean 51 edo 52 urteen artean izaten da.

  Sintoma nagusiak: sofokoak, bihotz-taupada azeleratuak, lo egin ezina, lehortasun orokorra, etab.

• Minbizia

  Gorputzean ematen den zelulen kontrolik gabeko erreprodukzio anormala da.

  Eragile batzuk: tabakoa, dieta, alkohola edo herentzia genetikoa.

  Tratamenduak: kirurgia, kimioterapia edo erradioterapia (erradiazioa erabiliz).

• Neuronak

  Izakion nerbio-sistema osatzen duten zelula morfologiko eta funtzionalak dira, informazioa prozesatu eta garraiatzeko ahalmena dutenak. Neurona gehienak ez dira birsortzen; beraz, galtzen direnak betiko galtzen dira.

• Telomeroak

  Kromosomen muturretako egitura bereizgarriak dira. Telomeroei esker, zelula modu eraginkor eta egoki batean zatitu daiteke.

  Zelulak etengabe berritzen dira zatiketaren bitartez, eta telomeroak pixkanaka txikitzen joaten dira, zahartzea eraginez.

Adimen Artifiziala (AA) eta Ikasketa Automatikoa

Ikasketa Automatikoa (Machine Learning)

Adimen Artifizialaren adar bat da, non ordenagailuek datuetatik ikasten duten, programatu gabe.

Ikasketa Automatikoaren Algoritmo Nagusiak:

1. Ikasketa Gainbegiratua (Supervised Learning):

   Etiketatutako datu multzo bat erabiltzen da algoritmoa entrenatzeko. Helburua irteerako datuak aurreikustea da. Gakoa sarrerako eta irteerako datuak ditugula da.

   • Sailkapena (Classification): Adibidez, SPAM detekzioa (datu infinitu).
   • Erregresioa (Regression): Adibidez, datu zehatzak aurreikustea (dirua, prezioak).
2. Ikasketa Gainbegiratu Gabea (Unsupervised Learning):

   Sarrerako datuak bakarrik dauzkagu. Ezkutatuta dauden patroiak edo taldeak identifikatzen dira.

   • Taldekatzea (Clustering): Antzeko datuak eta ezaugarriak biltzea.
   • Erlazio Arauak Ezartzea: Errepikatzen diren elementuen arteko erlazioak aurkitzea.
3. Errefortzu Bidezko Ikasketa (Reinforcement Learning):

   Algoritmo batek ingurunearekin interakzioan ikasten du, sariak eta zigorrak erabiliz.

4. Ikasketa Sakona edo Deep Learning:

   Neurona artifizialek informazioa jasotzen dute, erregela matematikoen bitartez prozesatzen dute, eta irteerako informazioa beste neurona batera bidaltzen dute. Horrela sare neuronalak sortzen dira, geroz eta ezaugarri gehiago prozesatzeko gai direnak.

Material Berriak eta Aplikazio Aurreratuak

• LK-99 (Supereroalea)

  Konposatu polikristalinoa da. Supereroalea da, hau da, elektrizitatea eraginkortasun bikain batekin garraiatzen du.

  Meissner efektua: Material supereroalearen barnetik eremu magnetikoaren fluxuaren desagerpena, material horren tenperatura kritikotik behera. Horrela, iman bat airean gera daiteke material supereroale baten gainean.

  Erabilera: Teknologia elektronikoan, medikuntzan eta industria aeroespazialean.

• Aerogela

  Gelaren antzeko materiala da, non osagai likidoa gas batez aldatzen den. Horrela, oso dentsitate txikiko solidoa lortzen da.

  Isolatzaile termiko bikaina da. Bulego-eraikinetako leihoetan isolatzaile termiko bezala erabiltzen da, besteak beste.

• Nanohodiak

  Egitura zilindriko oso txikiak dira. Ezagunenak karbonozkoak dira. Ezaugarri elektriko, termiko eta mekaniko paregabeak dituzte.

• Aerografenoa

  Grafeno-geruza mehez osatuta dagoen karbono-mota berezia da, modu ordenatuan antolatua. Oso material arina eta porotsua da.

• Shrilk

  Plastikoaren antzeko materiala da, baina indartsuagoa eta biodegradagarria. Shrilk-a sortzeko plastikoa sortzeko baino energia gutxiago behar da.

  Krustazeoen eta intsektuen kutikulaz osatuta dago (oskoletatik ateratzen da).