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Trasformare l'aria intorno a noi in acqua potabile è sembrata a lungo una meraviglia, più vicina alla fantascienza che alla realtà, soprattutto quando si tratta di catturare una quantità sostenibile da ambienti secchi e a bassa umidità. Tuttavia, nel contesto di un peggioramento della mega-siccità che colpisce le riserve idriche in tutto il sud-ovest, i ricercatori dell’University of Nevada, Las Vegas (UNLV) hanno sviluppato una tecnologia innovativa in grado di estrarre quantità significative di acqua anche dall’aria arida.

Uno studio recentemente pubblicato sulla rivista Cell Reports (1) ha individuato il ruolo della corteccia entorinale laterale (LEC) nella memoria episodica, dimostrando che l'inibizione dei neuroni presenti in questa area del cervello ne compromette le prestazioni, mentre la loro stimolazione facilita significativamente il richiamo di questa tipologia di memoria, che consente di ricordare le esperienze vissute.

Nel 79 d.C., il Vesuvio produsse una delle maggiori eruzioni della sua storia seppellendo la città romana di Pompei e i suoi abitanti sotto uno spesso deposito formato da lapilli e ceneri. Molti Pompeiani furono uccisi dal crollo dei tetti dovuto al carico dei lapilli che cadevano da decine di chilometri d'altezza mentre altri, sopravvissuti a questa prima fase, trovarono la morte a causa dai flussi piroclastici che avvolsero e inglobarono i corpi in un compatto deposito di cenere, preservandone le fattezze.

La luce incidente sui materiali può indurre cambiamenti nella loro conduttività elettrica, un fenomeno denominato fotoresistenza. Nei semiconduttori, la fotoresistenza è negativa, poiché la promozione degli elettroni indotta dalla luce attraverso la banda proibita aumenta il numero di portatori di carica che partecipano al trasporto. Nei superconduttori e nei metalli normali, la fotoresistenza è positiva a causa rispettivamente della distruzione dello stato superconduttore e dell'aumento della dispersione di rilassamento della quantità di moto.

L’elaborazione delle informazioni nel dominio ottico promette vantaggi sia in termini di velocità che di efficienza energetica rispetto all’hardware digitale esistente per una varietà di applicazioni emergenti nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico. Un approccio tipico all'elaborazione fotonica consiste nel moltiplicare un vettore di input ottico che cambia rapidamente con una matrice di pesi ottici fissi. Tuttavia, la codifica di questi pesi su chip utilizzando una serie di celle di memoria fotoniche è attualmente limitata da un’ampia gamma di problemi a livello di materiale e dispositivo