Ricercatori della Texas A&M University hanno usato raggi laser per guidare piccoli dispositivi chiamati metajets. I dispositivi si muovono in tre dimensioni e il controllo è integrato nel materiale stesso, non solo nel fascio di luce.
Ogni metajet è fatto con una metasuperficie: un foglio molto sottile con motivi molto piccoli che deviano la luce e trasferiscono quantità di moto all'oggetto. I dispositivi sono stati fabbricati con precisione e poi testati in un fluido per osservare meglio il movimento. Il team cerca fondi per prove in microgravità.
Parole difficili
- metasuperficie — foglio sottilissimo con strutture che modificano la luce
- deviare — cambiare la direzione di qualcosa come la lucedeviano
- trasferire — spostare qualcosa da un luogo a un altrotrasferiscono
- quantità di moto — grandezza fisica che misura movimento di un oggetto
- microgravità — condizione con gravità molto bassa o assente
- fabbricare — produrre o costruire un oggetto in modo precisofabbricati
Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.
Domande di discussione
- Ti piacerebbe lavorare su piccoli dispositivi come i metajets? Perché?
- Come pensi che la microgravità possa aiutare i test sui metajets?
- Secondo te è importante che il controllo sia nel materiale stesso? Spiega brevemente.
Articoli correlati
Nanoflowers potenziano mitocondri e ringiovaniscono cellule
Uno studio della Texas A&M mostra che nanoparticelle a forma di fiore aumentano i mitocondri nelle cellule staminali. Le staminali potenziate trasferiscono mitocondri a cellule danneggiate, ripristinando energia e funzione cellulare.
Immagini dirette rivelano flussi multipli nelle novae
Astronomi hanno ottenuto immagini dirette di due novae pochi giorni dopo le eruzioni. Le osservazioni interferometriche con il CHARA Array mostrano flussi multipli e un’espulsione ritardata, mentre il telescopio Fermi ha rilevato raggi gamma.
Intelligenza artificiale aiuta a rilevare il melanoma
Ricercatori della University of Missouri testano l'AI per individuare il melanoma analizzando immagini cutanee 3D. Hanno usato 400.000 immagini e tre modelli: insieme hanno superato il 92% di accuratezza; l'AI è uno strumento di supporto.