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00:00:09,300 --> 00:00:10,967
Hola, soy David Weindorf,

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00:00:10,967 --> 00:00:14,133
vicepresidente asociado de investigación
en la Universidad Tecnológica de Texas.

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00:00:14,133 --> 00:00:17,200
Hoy, tengo el gusto de estar
acompañado por Julia Kagiliery.

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00:00:17,200 --> 00:00:19,667
Julia, cuéntanos un poco de ti
y de dónde vienes.

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00:00:19,667 --> 00:00:22,467
Soy estudiante de secundaria en el colegio episcopal
de Jacksonville;

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00:00:22,467 --> 00:00:26,567
originaria de Jacksonville en Florida y tengo 17 años.

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00:00:26,567 --> 00:00:29,733
Los dos hemos tenido la oportunidad
de emprender una investigación juntos

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00:00:29,733 --> 00:00:31,600
cuyo proceso fue como uno de los primeros de su clase.

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00:00:31,600 --> 00:00:32,767
Puedes ayudarme a describirlo un poco.

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00:00:32,767 --> 00:00:35,400
Digamos, ¿qué se hizo o
cómo se dio el inicio?

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00:00:35,400 --> 00:00:38,300
La investigación se enfocaba en determinar

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00:00:38,300 --> 00:00:40,833
el contenido de azufre en carbón de lignito;

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00:00:40,833 --> 00:00:43,800
De hecho, las altas concentraciones
de azufre en el carbón de lignito

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00:00:43,800 --> 00:00:49,533
están asociadas a la lluvia ácida.
Tanto la producción elevada de ácidos como

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00:00:49,533 --> 00:00:51,367
el ácido cáustico, presente en la lluvia,

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00:00:51,367 --> 00:00:56,200
empaña y mina diferentes suelos
de los bosques o sistemas ecológicos.

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00:00:56,200 --> 00:00:58,367
A través de la investigación,

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00:00:58,367 --> 00:01:00,967
¿creo que usaste tecnologías de vanguardia
desarrolladas por Olympus?

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00:01:00,967 --> 00:01:02,533
Sí. Puedes comentarnos un poco más sobre ello.

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00:01:02,533 --> 00:01:04,467
En realidad, una de las cosas con la cual se trabajó

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00:01:04,467 --> 00:01:05,933
y cuya importancia era vital para la investigación

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00:01:05,933 --> 00:01:07,633
fue el analizador XRF portátil.

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00:01:07,633 --> 00:01:11,433
Fue usado para debatir y verificar

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00:01:11,433 --> 00:01:13,900
el contenido de hierro y azufre en el lignito

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00:01:13,900 --> 00:01:15,600
a fin de determinarlo.

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00:01:15,600 --> 00:01:18,400
¡Fantástico! ¿Aparte de la tecnología XRF

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00:01:18,400 --> 00:01:21,567
usaste otras para
la investigación?

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00:01:21,567 --> 00:01:24,200
En esta investigación,
la parte más innovadora fue

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00:01:24,200 --> 00:01:26,567
emplear métodos sensoriales de proximidad
y múltiples dispositivos sensoriales

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00:01:26,567 --> 00:01:29,267
para obtener los algoritmos de previsión.

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00:01:29,267 --> 00:01:33,000
Así que hicimos uso de
un par de tecnologías adicionales

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00:01:33,000 --> 00:01:35,567
representadas por el sensor Nix™ Pro Color

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00:01:35,567 --> 00:01:38,633
y el espectrorradiómetro VIS-NIR.

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00:01:38,633 --> 00:01:41,000
¡Fascinante! ¿Ya tienes planes o proyectos futuros

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00:01:41,000 --> 00:01:44,833
para después de esta etapa de investigación
que podrían requerir

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00:01:44,833 --> 00:01:46,933
el uso de estos sensores de proximidad?

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00:01:46,933 --> 00:01:50,233
Por supuesto. Por suerte vamos a llevar la investigación
a nivel internacional este próximo año

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00:01:50,233 --> 00:01:53,000
con un estudio relativo a la composición de las plantas

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00:01:53,000 --> 00:01:54,967
en la Universidad Federal de Lavras en Brasil.

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00:01:54,967 --> 00:01:57,300
Estupendo. Te agradezco por habernos acompañado hoy.

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00:01:57,300 --> 00:01:59,200
¡Muchas gracias! De nada.