Ученые разработали пористый материал, который удаляет из циклогексана до 99,99% канцерогена бензола. Это поможет очищать сырье для химической и фармацевтической промышленности и снижать риск вредного воздействия на работников.
Ученые из Университета Осаки и Университета Рицумэйкан нашли способ сделать красные светодиоды на основе нитрида галлия ярче и стабильнее. Для этого они изменили плоскость роста кристалла, что усилило красное свечение более чем в 3,6 раза.
Ученые из RMIT University разработали мягкий способ наносить защитные покрытия на живые листья, мягкие пластики и чувствительные электронные материалы. Устройство с помощью высокочастотных звуковых волн создает мелкий туман, который формирует на поверхности слой, защищающий от ультрафиолета.
Сделки Яндекса, Сбера, VK, МТС и Т-Банка стали для рынка сигналом. После их покупок в той же отрасли другие компании чаще заключали свои сделки.
Российские ученые показали, что гибкость органических кристаллов зависит не только от слоистой структуры, но и от энергии скольжения молекулярных слоев. Это поможет точнее создавать материалы для гибкой электроники, мягкой робототехники и медицины.
Инженеры создали безопасное покрытие из «щетинок» силиконового полимера. Оно мешает белкам и микробам закрепляться на поверхностях и может снизить зависимость больниц от агрессивных дезинфектантов.
Разработчики НГУ зарегистрировали программу, которая в десятки раз ускоряет анализ электрохимических свойств углеродных наноматериалов. Это поможет быстрее отбирать материалы для аккумуляторов, суперконденсаторов, сенсоров и покрытий.
Немецкие исследователи начали проект QPolyDeg, в котором квантовые алгоритмы используют для изучения разрушения полимерных покрытий под действием ультрафиолета. Цель — создать более стойкие покрытия для самолетов, автомобилей, мостов и других конструкций.
Ученые объяснили, как мощные лазеры могут почти мгновенно создавать сильные магнитные поля в плазме. Это поможет точнее моделировать эксперименты по инерциальному термоядерному синтезу.
ИИ научился по снимкам МРТ точнее оценивать риски диабета, сердечно-сосудистых осложнений и смерти. Оказалось, что важны не только жир и вес, но и количество мышц, а также жир внутри мышечной ткани.
