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El implante devolverá a una persona a las sensaciones táctiles.

30.07.2021

Numerosos grupos de investigación de todo el mundo están desarrollando diversas versiones del nanogenerador triboeléctrico (TENG) capaces de convertir la energía mecánica del entorno en electricidad. Un grupo de científicos del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Tel Aviv ha creado un implante único que puede restaurar la sensibilidad de cualquier parte del cuerpo humano.

Durante el experimento, se demostró la alta eficiencia de la técnica para restaurar las sensaciones táctiles de las yemas de los dedos del paciente. La sensibilidad de varias partes del cuerpo humano generalmente se reduce como resultado del daño a los nervios debido a lesiones, quemaduras o hematomas. Los científicos implantaron un implante TENG debajo de la piel del paciente, capaz de generar una carga eléctrica en el proceso de frotar dos materiales dieléctricos diferentes entre sí. Este enfoque le permite simular el trabajo de los nervios humanos dañados.

El implante desarrollado por científicos israelíes consta de dos placas de forma cuadrada colocadas una encima de la otra con un espacio mínimo. En el proceso de tocar la superficie con los dedos, se crea presión y cuando las placas entran en contacto, se genera una carga eléctrica que viaja a través de los cables hasta las terminaciones nerviosas sanas, que transmiten la señal al sistema nervioso central. El implante no requiere una fuente de energía adicional.

Los primeros ensayos de TENG se llevaron a cabo en ratas, a cuyas patas traseras se les dieron sensaciones táctiles, lo que permitió que los animales con nervios dañados recuperaran sus habilidades para caminar. Los experimentos con humanos están planeados en un futuro próximo.

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Errores de aprendizaje 09.11.2019

Al aprender algo, inevitablemente cometemos errores, y se cree que sin errores no podemos aprender nada. Pero puedes cometer muchos o pocos errores, y surge la pregunta, ¿cuántos errores se necesitan para el aprendizaje más efectivo? Obviamente, no debería haber muy pocos de ellos, porque entonces surgirá la pregunta de si aprenderemos algo nuevo.

Imagine, por ejemplo, que estamos haciendo un ejercicio de gramática en un idioma extranjero y lo hacemos al 100% la primera vez; esto significa que el ejercicio contiene reglas que hemos aprendido mucho y bien. Pero no debería haber demasiados errores, porque lo más probable es que no completemos nuestra tarea en absoluto y, nuevamente, no aprendamos nada. Imaginemos otro ejercicio de lenguaje en el que nos equivocamos en casi todas partes; en este caso, es poco probable que entendamos qué está bien y qué no.

Investigadores de la Universidad de Arizona, Princeton y otros centros científicos calcularon la cantidad de errores que son óptimos para el aprendizaje; resultó que deberían ser alrededor del 15%. Es decir, en el marco de cualquier tarea sobre cualquier tema, el 85% de las respuestas deben ser correctas, entonces seguramente aprenderemos lo que queríamos aprender. Es cierto que aquí hay algo de exageración sobre el “nosotros”: los autores del trabajo no experimentaron con personas, sino con algoritmos informáticos que fueron entrenados para distinguir ciertos objetos por categoría, o para distinguir números pares de los impares, o para distinguir objetos grandes. números de pequeños. Las computadoras aprendieron más rápido si se equivocaron no más del 15% del tiempo durante el entrenamiento. Aunque, según los autores del trabajo, si analizamos los estudios con animales que aprenden, entonces se puede encontrar el mismo patrón con un 15% de respuestas incorrectas.

Si el mismo 15% ocurre en humanos, obviamente esto debería ayudar a optimizar algunas prácticas educativas. Una vez más, no se trata del hecho de que los estudiantes deban intentar obtener calificaciones inferiores a las más altas. Estos porcentajes son importantes principalmente para quienes desarrollan cursos de capacitación, material didáctico, etc. Por ejemplo, si a un estudiante de medicina se le enseña a distinguir las radiografías que tienen un tumor de las radiografías que no lo tienen, entonces el estudiante entenderá rápidamente cómo diferir , si se le enseña en un conjunto de imágenes de entrenamiento de este tipo, donde responderá correctamente en el 85% de los casos.

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