23 de septiembre de 2026

Un átomo de diferencia: ingenieros duplican la velocidad de la enzima que come plástico PET

Un átomo de diferencia: ingenieros duplican la velocidad de la enzima que come plástico PET

La biología molecular tiene un problema clásico cuando se trata de diseñar enzimas: hacerlas más activas —más rápidas a la hora de catalizar una reacción— normalmente las hace menos estables. Las tratas de acelerar y empiezan a desnaturalizarse al calor. Los ingenieros del Instituto Australiano Nacional de Ciencias y Tecnología (ANU), en colaboración con la Universidad Nacional de Singapur y la Singapore Management University, han encontrado una forma de esquivar ese dilema. La solución no implicó rediseñar la enzima. Implicó cambiar un solo átomo en su estructura. Lo publica hoy Mrigakshi Dixit en Interesting Engineering, con referencia al artículo original publicado en Angewandte Chemie International Edition.

El resultado: la PETasa —la enzima que degrada el plástico PET, el que se usa en botellas y envases— trabaja casi al doble de velocidad sin perder resistencia al calor. Y hay más de 350 millones de toneladas de residuos de PET generados anualmente en el mundo esperando una solución así.

¿Qué es la PETasa y cuál era el problema de diseño?

Las enzimas que descomponen el plástico PET existen en la naturaleza —las primeras PETasas se descubrieron en suelos contaminados a mediados de la década pasada— y los ingenieros llevan años intentando mejorarlas para hacerlas viables a escala industrial. El PET es el plástico de las botellas de agua, las bandejas de comida y los envases transparentes. Es reciclable mecánicamente, pero el reciclaje mecánico degrada la calidad del material con cada ciclo. Una PETasa eficiente podría degradar el PET a sus monómeros originales, permitiendo un reciclaje químico de ciclo completo sin pérdida de calidad.

El obstáculo histórico es lo que los ingenieros llaman el dilema actividad-estabilidad. Con los 20 aminoácidos estándar disponibles en la biología natural, hacer la enzima más rápida la hace menos estable a temperaturas elevadas, y hacer la más estable la hace más lenta. Los dos objetivos se compensan mutuamente, y parece que estaban atrapados en ese equilibrio.

El equipo del ANU salió del dilema expandiendo el vocabulario bioquímico: en lugar de trabajar solo con los 20 aminoácidos naturales, introdujeron un aminoácido no canónico sintético llamado azatriptofano. Visualmente y químicamente es casi idéntico al triptofano estándar —la diferencia es que reemplaza un par carbono-hidrógeno por un átomo de nitrógeno— pero esa sustitución quirúrgica cambia las propiedades locales de la enzima de forma que supera el dilema. Más rápida y tan estable como antes.

¿Qué viene después de este resultado?

El equipo también resolvió un problema de medición: los ensayos estándar para medir la velocidad de degradación del PET sólido tardaban días porque el plástico sólido resiste la disolución. Desarrollaron un método fluorescente llamado PETra que usa un sustituto líquido soluble que brilla durante la reacción, reduciendo el tiempo de medición de días a minutos. Eso les permite evaluar grandes bibliotecas de variantes de la enzima de forma eficiente, lo que acelera el proceso de optimización.

El resultado publicado es un prototipo de investigación con demostración en laboratorio, no un proceso industrial disponible. El camino desde un resultado de laboratorio publicado en una revista académica hasta una planta de reciclaje que procese toneladas de PET es largo y costoso. La financiación, la ingeniería de procesos a escala y la economía del reciclaje químico frente al reciclaje mecánico convencional son variables que determinarán si la PETasa mejorada llega a tener impacto real.

Para contextualizar el reto: el PET es uno de los plásticos más reciclados del mundo y aun así llega en cantidades masivas a los vertederos y al océano porque la infraestructura de recogida y clasificación está muy fragmentada. El reciclaje mecánico —triturar, fundir, reformar— produce material de calidad inferior en cada ciclo porque las cadenas poliméricas se degradan con el calor. El reciclaje enzimático o químico descompone el PET hasta los monómeros originales (principalmente ácido tereftálico y etilenglicol), que pueden usarse para fabricar PET nuevo de calidad equivalente al virgen. Esa es la promesa que hace interesante la investigación de la ANU: no solo degradar el plástico, sino hacerlo en un ciclo que preserve el valor del material.

La competencia en este espacio es real: Carbios, empresa francesa, ya opera una planta piloto de reciclaje enzimático de PET con tecnología distinta y tiene acuerdos con L’Oréal y PepsiCo. La PETasa del ANU introduce una variable nueva —la ingeniería de aminoácidos no canónicos— que podría producir catalizadores más eficientes o más baratos de producir, aunque la comparación directa con lo que Carbios tiene en planta piloto requeriría pruebas a escala que todavía no se han hecho. Lo relevante del campo en su conjunto es que el reciclaje enzimático del plástico PET empieza a acumular convergencia desde distintas aproximaciones técnicas, lo que reduce el riesgo tecnológico agregado.

Lo que sí tiene este resultado es algo que muchos avances en materiales y química no tienen: una aplicación obvia, un mercado enorme y una demostración de que el principal obstáculo técnico —el dilema actividad-estabilidad— puede superarse con herramientas de química sintética de precisión atómica. La misma metodología de substitución de aminoácidos no canónicos podría aplicarse a otras enzimas para biocombustibles, fabricación de materiales verdes y terapias médicas.

Llevamos décadas escuchando que la biología sintética va a resolver la crisis del plástico. Los ciberataques a infraestructuras energéticas como el que afectó al buque GNL Vivit Africa esta semana son un recordatorio de que la transición energética y de materiales tiene también una dimensión de seguridad que no se puede ignorar. La orden ejecutiva de Newsom que explora mecanismos de control de emergencia para IA muestra que la regulación de tecnologías emergentes siempre va por detrás de los avances científicos. La PETasa mejorada del ANU es precisamente el tipo de resultado que convierte una noticia de laboratorio en una posibilidad industrial concreta: no una promesa, sino un mecanismo con números.




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A mediados del siglo XX aprendimos cómo debían ser las alas. Ahora unos investigadores descubren que llevamos 80 años equivocados

A mediados del siglo XX aprendimos cómo debían ser las alas. Ahora unos investigadores descubren que llevamos 80 años equivocados

La publicidad del afeitado perfecto y lo que piensan los ingenieros aeronáuticos tienen, aunque no lo parezca, mucho en común. Comparten el mismo dogma: cuanto más liso, mejor. En el primer caso, sigue aguantando el tipo; pero en el segundo, los investigadores ya han empezado a ponerlo en duda. Desde siempre, las alas y superficies lo más planas posible se han considerado lo óptimo en un avión. Según el estado actual de la investigación, solo así ofrecen la menor resistencia posible, y eso, al final, se traduce en ahorro de combustible.

Pero quizá haya otra solución mejor. Quizá un ala rugosa sea mejor.

Japón le lleva la contraria. Un equipo japonés acaba de echar por tierra este principio de la mecánica de fluidos con 80 años de antigüedad. ¿La conclusión? Que las alas, en realidad, deberían ser rugosas. El principio que hay detrás del descubrimiento parece sencillo, pero exige tecnología de última generación. Porque cuando los investigadores dicen que mejor rugoso que liso, se refieren a algo que, en esencia, es liso, aunque rugoso hasta cierto punto.

Rugosidad a escala microscópica. Las irregularidades de la superficie, capaces de reducir la resistencia aerodinámica hasta un 43,6%, son minúsculas. Se trata de las llamadas "Distributed Micro-Roughness" (DMR), es decir, algo así como microrrugosidades distribuidas. Imaginémoslo como una capa finísima de pequeños huequitos. Su aspecto irregular, no obstante, es aleatorio y solo existe a escala microscópica: a simple vista no lo distinguirías, y la superficie te parecería lisa.

Imagen | Guohua Song Imagen | Guohua Song

El experimento, en detalle. Los investigadores probaron dos variantes: patrones en relieve hechos con microesferas de vidrio sobre una superficie que antes era perfectamente uniforme, y hendiduras cóncavas creadas con chorro de arena. En ambos casos, los agujeros y desfiladeros resultantes nunca superan los 50 micrómetros de profundidad (casi siempre se quedan por debajo). Más o menos el diámetro de un pelo humano, para hacernos una idea.

Qué le pasa al aire. Cuando el aire fluye sobre estas estructuras ocurre lo siguiente: al chocar a gran velocidad contra el ala simulada, se ve obligado a seguir el contorno del material. En cuanto el aire en movimiento se encuentra con un cuerpo, se pega a él y forma lo que se conoce como "capa límite". Dentro de ella, el aire reacciona directamente a la superficie sobre la que circula. Por encima, y visto como modelo, sigue avanzando como si nada, igual que antes de tocar el avión.

El problema son los remolinos. Al principio, la dirección del flujo dentro de esa capa apenas cambia, pero corriente abajo empiezan a formarse remolinos. Y esos remolinos generan una resistencia que el avión tiene que vencer (el aire, por así decirlo, se defiende del objeto que lo atraviesa). Aquí es donde entra en juego la DMR: frena el crecimiento de las llamadas ondas de Tollmien-Schlichting, unas oscilaciones inestables de la capa límite que, sin nada que las contuviera, irían a más hasta convertirse en turbulencia. Como la superficie es tremendamente irregular, sobre el aire actúan minimpulsos de lo más variados, y son estos los que hacen que los grandes remolinos colapsen antes de tiempo.

Imagen | Necati Ömer Karpuzoğlu Imagen | Necati Ömer Karpuzoğlu

Calma, aunque no para siempre. Así es como la DMR calma el flujo de aire justo por encima de ella. No de forma indefinida, pero sí lo suficiente como para marcar la diferencia. Los aerodinamistas lo llaman retrasar la transición de flujo laminar (tranquilo) a turbulento (arremolinado).

Un modelo que levita. Más allá de la técnica y de unos resultados revolucionarios, el propio experimento también impresiona. Los investigadores japoneses recurrieron a un método novedoso para colocar maquetas en túneles de viento: el "sistema de medición con balanza de levitación magnética de un metro" de la Universidad de Tohoku. En él, los modelos flotan dentro de un campo magnético en mitad de la corriente de aire, así que desaparecen por completo los soportes que en las pruebas convencionales son inevitables, y con ellos las perturbaciones que provocan en el flujo. Solo así pudieron medir con precisión los minúsculos cambios de resistencia que produce la DMR.

Del túnel de viento a... ¿la práctica? Toca, eso sí, rebajar un poco el entusiasmo. Aunque los cálculos se confirmaron en los experimentos, todos los datos valen, por ahora, únicamente para un modelo simplificado, reducido a escala y de forma aerodinámica, en condiciones de túnel de viento. Además de la duda de si el recubrimiento funcionaría también a escala de un ala real, queda una pregunta clave: ¿cómo se mantiene limpia una superficie así? ¿Podrían esas microabolladuras acabar convertidas en auténticos imanes de suciedad y, de paso, en frenos?

Más allá de los aviones. Si se consigue perfeccionar la técnica y despejar las dudas sobre la suciedad, la DMR podría convertirse en un estándar incluso fuera de la aviación. Al fin y al cabo, este efecto pasivo, en teoría, también podría trasladarse a coches o trenes, por ejemplo.

Vía | Gamestar

En Xataka | El TF-8A cambió la aviación comercial para siempre. La culpa fue del "perfil aerodinámico supercrítico"

Imagen | Rafael Minguet Delgado

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China encuentra un atajo hacia los 3 nm: transistores GAA sin necesidad de litografía UVE

China encuentra un atajo hacia los 3 nm: transistores GAA sin necesidad de litografía UVE

China necesita adquirir la capacidad de fabricar chips de vanguardia. Las sanciones de EEUU y Países Bajos impiden a sus fabricantes de semiconductores acceder a los equipos de litografía de ultravioleta extremo (UVE) de ASML, lo que ha provocado que las compañías chinas que se dedican al diseño de máquinas de fotolitografía, como SMEE (Shanghai Micro Electronics Equipment) o Shanghai Yuliangsheng Technology, estén dedicando muchos recursos al desarrollo de sus propios equipos de ultravioleta profundo (UVP).

No obstante, hay otro camino hacia los circuitos integrados más avanzados. Y el Instituto de Microelectrónica de la Academia China de Ciencias (IMECAS) parece haberlo encontrado. DigiTimes ha desvelado que este centro de investigación ha conseguido integrar experimentalmente transistores de tipo GAA (Gate-All-Around) de nanosheets apiladas utilizando litografía UVP. Estos son los transistores de última generación que los fabricantes de chips que lideran la industria están utilizando en sus circuitos integrados más avanzados.

Samsung los introdujo en 2022 en sus semiconductores de 3 nm. TSMC hizo lo mismo en 2025, en sus chips de 2 nm. E Intel apostó por ellos en 2025 con su proceso 18A, que incorpora sus transistores GAA RibbonFET. Lo más sorprendente es que estas tres compañías están produciendo sus circuitos integrados más avanzados usando los equipos de fotolitografía UVE de ASML, y, según DigiTimes, IMECAS ha conseguido integrar transistores GAA empleando tecnología UVP, una litografía que al menos una de sus empresas, Shanghai Yuliangsheng Technology, ya es capaz de producir.

Los chips de 3 nm aún están lejos

China no ha encontrado la forma de fabricar circuitos integrados de 3 nm utilizando litografía UVP: ha logrado integrar transistores GAA con nanosheets apiladas empleando esta litografía. Esto no significa en absoluto que sus fabricantes de semiconductores vayan a poder producir chips de 3 nm con las máquinas UVP que tienen en su poder a corto plazo, pero, en teoría, el logro de IMECAS abre una posible vía hacia los 3 nm sin utilizar litografía UVE. No está nada mal.

IMECAS lleva muchos años investigando los transistores GAA y las 'nanosheets' apiladas verticalmente

La arquitectura de transistores GAA desarrollada por IMECAS puede ayudar a compensar algunas de las limitaciones de la fotolitografía UVP. Este es su auténtico potencial. Para los fabricantes chinos de semiconductores dejar atrás los transistores FinFET y pasar a la tecnología GAA es una forma eficaz de reducir la distancia que los separa actualmente de sus competidores taiwaneses, surcoreanos y estadounidenses. En cualquier caso, este hito no es casual: IMECAS lleva muchos años investigando los transistores GAA y las nanosheets apiladas verticalmente.

La litografía UVP utiliza luz ultravioleta con una longitud de onda de 193 nm en sus versiones más sofisticadas, mientras que la litografía UVE emplea luz ultravioleta con una longitud de onda de 13,5 nm. A priori resulta contraintuitivo que una tecnología de tipo UVP tenga la capacidad de producir chips de 3 nm usando luz con una longitud de onda tan grande, pero en este contexto es importante que tengamos en cuenta que el nombre del nodo no implica que sea necesario imprimir directamente estructuras de 3 nm.

Las técnicas modernas de fabricación de semiconductores recurren al multiple patterning y a procesos de deposición y grabado muy sofisticados para construir estructuras mucho más pequeñas que la longitud de onda empleada por el sistema óptico. No obstante, esta estrategia puede limitar el rendimiento por oblea y complicar el proceso de fabricación de los chips al introducir más pasos, lo que reduce su competitividad. Aun así, sobre el papel, la arquitectura de transistores GAA tiene el potencial de reducir la dependencia de China de una tecnología UVE que, por el momento, se le resiste.

Más información | DigiTimes

En Xataka | TSMC dispara su apuesta en EEUU: ya son 265.000 millones de dólares para los 2 nm

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22 de septiembre de 2026

Restos de un gonfoterio de 12.500 años aportan nuevas pistas sobre la presencia humana en Tagua Tagua

Una nueva campaña arqueológica en el antiguo lago Tagua Tagua, en la Región de O’Higgins, permitió recuperar los restos de un gonfoterio adulto asociados a herramientas líticas, carbón y huesos de otras especies. El hallazgo aporta nuevas evidencias sobre la relación entre los primeros habitantes del territorio y la fauna que ocupaba este ecosistema hace unos 12.500 años.

Los restos fueron encontrados en el sitio arqueológico Tagua Tagua 1 Oriente, ubicado en el sector de La Laguna, comuna de San Vicente de Tagua Tagua. Entre los materiales recuperados destaca el cráneo de un gonfoterio —un proboscidio extinto, emparentado de manera lejana con los elefantes actuales— que presenta fracturas que los investigadores interpretan como posiblemente asociadas a la actividad humana.

La disposición de los restos resulta especialmente relevante. Junto al gonfoterio fueron encontradas láminas líticas con evidencias de uso, carbón y restos de otros animales, entre ellos caballos extintos, ranas y aves acuáticas que presentan señales de combustión. En conjunto, estos elementos permiten reconstruir parte de las interacciones entre los grupos humanos y la fauna que habitaba el antiguo sistema lacustre.

“Lo que hemos encontrado es una asociación entre abundantes restos de gonfoterio, caballo y muchos restos de aves quemadas, junto con material lítico. Todo ello aparece parcialmente asociado, lo que nos indica una explotación de distintos animales que habitaron el lago en esa época”, explicó Rafael Labarca, doctor en Arqueología, académico de la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC) y jefe del equipo de excavación.

De acuerdo con las estimaciones del equipo, los materiales recuperados corresponden a un período situado entre 12.600 y 12.400 años antes del presente, una etapa clave para comprender la ocupación humana temprana del territorio chileno.

Los trabajos forman parte del proyecto “Caminando con Gonfoterios”, impulsado por la Fundación PALARQ junto con la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC) y la Universidad de O’Higgins (UOH), y buscan profundizar el conocimiento sobre las sociedades humanas y los grandes animales que habitaron los ambientes del centro de Chile durante el Pleistoceno final.

Conservación: cómo se rescatan huesos de miles de años

El contexto lacustre de Tagua Tagua permitió que numerosos restos permanecieran relativamente próximos a su posición original. Sin embargo, los procesos sedimentarios ocurridos durante miles de años también contribuyeron a debilitar y fragmentar el material óseo, convirtiendo su extracción en un desafío de conservación.

Para evitar que las piezas se destruyeran durante el levantamiento, esta campaña incorporó el trabajo de conservadores y restauradores especializados. Los restos fueron consolidados directamente en terreno, utilizando vendas de gasa y papel japonés para proteger las estructuras más frágiles antes de retirarlas y trasladarlas.

Cada pieza fue además registrada tridimensionalmente y estabilizada individualmente, en coordinación con el equipo paleontológico liderado por Erwin González Guarda, de la Universidad de O’Higgins.

“En 2025 no levantamos los huesos más grandes por su fragilidad. En esta campaña trabajamos con restauradores que nos ayudaron a estabilizar los restos y consolidarlos para poder retirarlos de manera segura”, señaló Labarca.

Más que recuperar únicamente huesos de animales extintos, las excavaciones en Tagua Tagua buscan reconstruir un ecosistema desaparecido y las huellas que dejaron quienes lo habitaron. La asociación entre restos faunísticos, herramientas, carbón y evidencias de procesamiento ofrece una ventana excepcional para estudiar cómo los grupos humanos se relacionaron con los recursos disponibles en los antiguos ambientes lacustres del centro de Chile.

 

 

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OpenAI asegura que su IA ha resuelto más de 100 problemas matemáticos. Hay un problema: qué significa exactamente "resolver"

OpenAI asegura que su IA ha resuelto más de 100 problemas matemáticos. Hay un problema: qué significa exactamente "resolver"

OpenAI asegura que un modelo de IA interno ha resuelto más de 100 problemas matemáticos abiertos, y lo ha logrado en apenas unas semanas. Es un logro extraordinario, pero uno que abre un melón importante: plantear soluciones quizás no sea suficiente. La demostración que la empresa publicó sobre las ecuaciones de Navier-Stokes parece responder a una de las formulaciones oficiales de un Problema del Milenio, pero deja abierta una cuestión que muchos matemáticos consideran fundamental. En OpenAI van a trabajar con un grupo de asesores independientes para publicar y comunicar sus futuros resultados, pero la pregunta está ahí: ¿cuando una IA resuelve un problema matemático, lo resuelve realmente?

Qué ha pasado. OpenAI indicaba ayer que además de "resolver" el problema de Navier-Stokes definido como uno de los Problemas del Milenio, su modelo interno, que llevan entrenando desde el pasado 28 de agosto, también ha resuelto 100 problemas abiertos desde hace años. En ese anuncio, no obstante, no se dan detalles sobre qué problemas han resuelto ni se incluyen evaluaciones independientes de esos resultados. 

Navier-Stokes y los matices. A principios de septiembre OpenAI publicó una demostración al problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio del Clay Mathematics Institute. Estas ecuaciones describen el movimiento de los fluidos y la gran incógnita consistía en saber si, partiendo de condiciones "suaves" se podía desarrollar una singularidad. Esto es, si se generaba una situación en la que ciertas magnitudes crecen sin límite en un tiempo finito. La compañía presentó tanto un artículo matemático como la formalización en Lean, una plataforma informática que permite comprobar este tipo de demostraciones matemáticas.

Captura De Pantalla 2026 09 22 A Las 16 17 37 Las cuatro formulaciones (A, B, C y D) del problema de Navier-Stokes

La solución tiene una peculiaridad. El enunciado oficial admite varias formas de resolver el problema. Algunas estudian la evolución del fluido sin fuerza aplicada desde fuera, mientras que otras sí permiten introducir una fuerza suave. OpenAI afirma haber resuelto estas últimas (formulaciones C y D). Par lograrlo parten del fluido en reposo y aplican una fuerza con un diseño especial hasta que aparece la singularidad, lo cual no es una "trampa": esa posibilidad está expresamente contemplada en el enunciado, y OpenAI explica claramente cómo ha "resuelto" el problema.

Los matemáticos no las tienen todas consigo. Lo que se critica ahora es que lo que interesaba especialmente era saber si las propias ecuaciones podían generar esa singularidad sin fuerzas externas "de diseño". La demostración de OpenAI no contesta a esa pregunta, y como explican en Scientific American, la polémica ha surgido por dicha discrepancia. Una cosa es ajustarse al enunciado del problema y aprovechar lo que permite, y otra la de resolver realmente la cuestión física y matemática que plantea y que llevaba décadas investigándose

¿Pero está resuelto o no? El propio Clay Mathematics Institute comentó que el problema había quedado aparentemente resuelto, pero sus responsables también destacaron que el proceso de evaluación de la solución lleva tiempo. De momento no hay comentarios concluyentes de este organismo, pero en OpenAI ya han dicho que no pretenden reclamar el millón de dólares. Así pues, de momento no sabemos si cuando OpenAI dice que ha resuelto el problema realmente puede decir que lo ha resuelto.

Hay que comprender las cosas. La formalización en Lean de la solución propuesta por OpenAI supone una garantía importante a la hora de validar la corrección de la solución, pero aquí hay más elementos para el debate. En el blog de Terence Tao los investigadores Silvia De Toffoli y Eamon Duede precisamente hablan de cómo hay diferencias entre una respuesta formal y una demostración que los matemáticos puedan comprender. Precisamente el Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence creado por OpenAI, que incluye a nueve matemáticos, está creado para resolver este tipo de dilemas. Sus integrantes no cobran un sueldo de OpenAI, pero sus miembros explican que sus recomendaciones no son vinculantes.

En Xataka | OpenAI ya había presentado los papeles para salir a bolsa. Tres meses después, Sam Altman ha encontrado un motivo para no hacerlo

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