Categoría: Revista ACI

BIOCARBONES SINTETIZADOS CON CALENTAMIENTO CONVENCIONAL Y CON MICROONDAS PARA LA BIODEGRADACIÓN DE COV´S

BIOCHARS SYNTHESIZED WITH CONVENTIONAL AND MICROWAVE HEATING FOR VOCs BIODEGRADATION 

Ana K. Silos-Llamas¹, Virginia Hernández-Montoya^1*, Elsa M. Ramírez-López², Florianne Castillo-Borja¹ (1)TecNM/Instituto Tecnológico de Aguascalientes, Av. Adolfo López Mateos N0. 1801 Ote. C.P. 20256, Aguascalientes, Ags., México, (2)Universidad Autónoma de Aguascalientes, Av. Universidad No. 940, Ciudad Universitaria, C.P. 20131, Aguascalientes, Ags., México

Resumen

Este estudio evaluó la eficiencia de biocarbones obtenidos a partir de residuos agroindustriales mediante calentamiento convencional y con microondas, como materiales de soporte en biofiltros para la biodegradación de metanol, tolueno y metil-etil-cetona. Específicamente, se empleó el hongo Macrophomina phaseolina como inoculo en los biocarbones debido a su capacidad de adaptación a ambientes ácidos y su efectividad en la degradación de contaminantes orgánicos. Los resultados obtenidos mostraron que los biocarbones no presentan microorganismos nativos, lo que favoreció la colonización del hongo. Además, la muestra B-CN8-C (cáscara de nuez, carbonizada a 320 °C, con un pulso de microondas de 520 W y sin activación con ácido fosfórico) alcanzo eficiencias de eliminación del 99.61 % para tolueno, 98.82 % para metil-etil-cetona (MEK) y 96.98 % para metanol, con capacidades de eliminación superiores a 120 kg/m³·d.

Abstract

This study evaluated the efficiency of biochars obtained from agro-industrial residues by conventional and microwave heating, as support materials in biofilters for the biodegradation of methanol, toluene, and methyl ethyl ketone. Specifically, the fungus Macrophomina phaseolina was used as inoculum in the biochars due to its adaptability to acidic environments and effectiveness in the degradation of organic contaminants. The results showed that biochars do not present native microorganisms, which favored fungal colonization. Also, the B-CN8-C sample (nutshell, carbonized at 320 °C, with a 520 W microwave pulse and without acid activation) achieved removal efficiencies of 99.61% for toluene, 98.82% for methyl ethyl ketone, and 96.98% for methanol, with elimination capacities exceeding 120 kg/m³·d.

Palabras clave: biofiltros, residuos agroindustriales, material de soporte, Macrophomina phaseolina Keywords: biofilters, agro-industrial residues, support material, Macrophomina phaseolina

ELECTROCHEMICAL DEVICES BASED IN MIXING ENTROPIC BATTERY FOR BLUE ENERGY RECOVERY. A REVIEW

DISPOSITIVOS ELECTROQUÍMICOS BASADOS EN LA MEZCLA DE PILAS ENTRÓPICAS PARA LA RECUPERACIÓN DE ENERGÍA AZUL. UNA REVISIÓN. 

Felipe M. Galleguillos-Madrid^1,*, Sebastian Salazar¹, Dayana Arias^1,2 (1) Centro de Desarrollo Energético Antofagasta (CDEA), Universidad de Antofagasta, Av. Universidad de Antofagasta 02800, 127115, Antofagasta, Chile, (2) Facultad de Ciencias de la Salud, Departamento Biomédico, Centro de Investigación en Fisiología y Medicina de Altura (FIMEDALT), Universidad de Antofagasta.

Abstract

Blue energy, an intriguing alternative, takes advantage of the chemical energy that is spontaneously released when two water solutions with different salt concentrations coincide, such as at the mouths of rivers that flow into ocean basins. This article aggregates the latest research on this form of energy, emphasizing the mixing entropic battery (MEB) as a fundamental electrochemical device for recovering entropic energy. SEM technology takes advantage of the redox reactions between cathodic and anodic materials to optimize energy recovery from salinity gradients. We review best practices in device optimization, highlighting the most effective redox reactions and materials employed. By assessing the volumetric availability and theoretical potential of blue energy, our findings underscore the viability of this renewable energy source and justify continued research efforts. This comprehensive synthesis aims to inform and guide future blue energy extraction and recovery innovations.

Resumen

La energía azul, una intrigante alternativa, aprovecha la energía química que se libera espontáneamente cuando coinciden dos soluciones de agua con distintas concentraciones de sal, como ocurre en la desembocadura de los ríos que desembocan en las cuencas oceánicas. Este artículo reúne las últimas investigaciones sobre esta forma de energía, haciendo hincapié en la pila entrópica de mezcla (MEB) como dispositivo electroquímico fundamental para recuperar la energía entrópica. La tecnología MEB aprovecha las reacciones redox entre materiales catódicos y anódicos para optimizar la recuperación de energía a partir de gradientes de salinidad. Revisamos las mejores prácticas en la optimización de dispositivos, destacando las reacciones redox más eficaces y los materiales empleados. Al evaluar la disponibilidad volumétrica y el potencial teórico de la energía azul, nuestros resultados subrayan la viabilidad de esta fuente de energía renovable y justifican la continuación de los esfuerzos de investigación. Esta exhaustiva síntesis pretende informar y orientar futuras innovaciones en materia de extracción y recuperación de energía azul.

Keywords: blue energy, Mixing Entropic Battery (MEB), salinity gradient energy, chemistry energy Palabras clave: energía azul, Batería de Mezcla Entrópica (MEB), energía de gradiente de salinidad, energía química

MANTENIMIENTO PREDICTIVO BASADO EN MACHINE LEARNING: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LA LITERATURA Y PERSPECTIVAS EN LA INDUSTRIA 4.0

PREDICTIVE MAINTENANCE BASED ON MACHINE LEARNING: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW AND PERSPECTIVES IN INDUSTRY 4.0

Sofia Tapia¹, Gustavo Aguilera¹, Luis Rojas¹, José García² (1) Universidad de La Serena, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Civil Mecánica, La Serena 1720169, Chile; (2) Doctorado en Industria Inteligente, Facultad de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso 2362804, Chile

Resumen

En el marco de la Industria 4.0, el mantenimiento predictivo (PdM) emerge como componente esencial para maximizar la disponibilidad de activos y garantizar la excelencia operacional. La explosión de datos de sensores y la complejidad creciente de los sistemas productivos exigen enfoques analíticos avanzados. Esta revisión sistemática examina literatura donde se aplican técnicas de aprendizaje automático (ML) al PdM en sectores como energía eólica, ferrocarriles, manufactura e infraestructuras. Se analizan algoritmos utilizados, escenarios de despliegue, métricas de rendimiento y resultados reportados. Redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y métodos de conjuntos dominan la detección de fallas, estimación de vida útil remanente y planificación de intervenciones. Los estudios muestran mejoras en precisión pronóstica, reducción de tiempos de paro y disminución de costos. Se concluye que el ML actúa como habilitador del PdM orientado a datos, reforzando confiabilidad y sostenibilidad, y se identifican líneas de investigación para estrategias de mantenimiento inteligente futuro.

Abstract

Within the framework of Industry 4.0, predictive maintenance (PdM) emerges as an essential component to maximize asset availability and ensure operational excellence. The explosion of sensor data and the increasing complexity of production systems require advanced analytical approaches. This systematic review examines literature where machine learning (ML) techniques are applied to PdM in sectors such as wind energy, railroads, manufacturing and infrastructure. Algorithms used, deployment scenarios, performance metrics and reported results are analyzed. Neural networks, support vector machines and ensemble methods dominate fault detection, remaining life estimation and intervention planning. Studies show improvements in prognostic accuracy, downtime reduction and cost reduction. It is concluded that ML acts as an enabler of data-driven PdM, enhancing reliability and sustainability, and lines of research for future intelligent maintenance strategies are identified.

Palabras clave: mantenimiento predictivo, Industria 4.0, aprendizaje automático, mantenimiento basado en datos Keywords: predictive maintenance, Industry 4.0, machine learning, data-driven maintenance

MATHEMATICAL MODELING OF BIOLOGICAL INTERACTIONS: FORMALISMS AND CONTEMPORARY APPLICATIONS

MODELACIÓN MATEMÁTICA DE LAS INTERACCIONES BIOLÓGICAS: FORMALISMOS Y APLICACIONES CONTEMPORÁNEAS

Luis Rojas¹, Juan Castillo², José García¹ (1) Doctorado en Industria Inteligente, Facultad de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso 2362804, Chile; (2) Universidad de La Serena, Facultad de Ciencias, Departamento de Biología, La Serena 1720169, Chile.

Abstract

This paper introduces an advanced mathematical framework for describing biological interactions through spectral graph theory. We examine differential equations coupled with various Laplacians (classical, signless, and normalized) to address competition, predation, and evolutionary cooperation. We cover stability analyses, bifurcations, and computational validation using empirical data. Network topological properties, including connectivity and modularity, significantly influence ecosystem robustness and the spread of epidemic phenomena. Our results illustrate the effectiveness of combining graph theory and differential equations for modeling large ecological and genomic networks at scale. Moreover, future perspectives are discussed, highlighting the integration of spectral preconditioners and deep learning. This approach provides a solid foundation for research in mathematical biology and the management of natural resources.

Resumen

Este artículo presenta un marco matemático avanzado para describir las interacciones biológicas mediante teoría espectral de grafos. Se revisan ecuaciones diferenciales acopladas con matrices Laplacianas (clásica, signless y normalizada), resaltando su capacidad para modelar competencia, depredación y cooperaciones evolutivas. Se incluyen análisis de estabilidad, bifurcaciones y validación computacional con datos empíricos. Las propiedades topológicas de la red, como la conectividad y la modularidad, muestran una incidencia determinante en la robustez del ecosistema y en la propagación de fenómenos epidémicos. Los resultados evidencian la utilidad de combinar teoría de grafos y ecuaciones diferenciales para obtener modelos escalables, aplicables a grandes redes ecológicas y genómicas. Asimismo, se discuten perspectivas futuras, subrayando la integración de precondicionadores espectrales y el uso de aprendizaje profundo. Este enfoque constituye una base sólida para la investigación en biología matemática y la gestión de recursos naturales.

Keywords: spectral theory, Laplacian graphs, mathematical biology, ecological interactions Palabras clave: teoría espectral, grafo Laplaciano, biología matemática, interacciones ecológicas

GEOMETRIZED VACUUM PHYSICS. PART XI: GRAVITY AND LEVITATION

FÍSICA DEL VACÍO GEOMETRIZADA. PARTE XI:  GRAVEDAD Y LEVITACIÓN

Mikhail Batanov-Gaukhman¹ (1) Moscow Aviation Institute (National Research University), Institute № 2 “Aircraft and rocket engines and power plants”, st. Volokolamsk highway, 4, Moscow – Russia, 125993.

Abstract

In this article the phenomenon of planetary gravity is considered as a result of a spatial-phase shift between two counter intravacuum flows, flowing top-down and bottom-up. These powerful intravacuum flows flow along counter spirals wound on all radial directions departing from the core of stable spherical vacuum formations (in particular, «planets» and «stars»). In this case, the vacuum currents flowing upward along the spiral always slightly lag in magnitude behind the vacuum currents flowing downward along the counter spirals.  Therefore, a relatively weak residual accelerating drain carries along all bodies in the direction of the core of the spherical vacuum formation and is the cause of gravitation. The model representation of gravity as a result of the difference of counter powerful intravacuum currents can serve as a theoretical justification for the possibility of using these flows for alternative methods of movement in space. In conclusion, the article considers possible methods of controlling the topology of space and intravacuum currents with the aim of using them as a driving force in the levitation mode.

Resumen

En este artículo, se considera el fenómeno de la gravedad planetaria como resultado de un desfase espacial entre dos flujos intravacíos opuestos, de arriba a abajo y de abajo a arriba. Estos potentes flujos intravacíos fluyen hacia arriba a lo largo de contraespirales enrrolladas en todas las direcciones radiales desde el núcleo de formaciones esféricas de vacío estables (en particular, «planetas» y «estrellas»). En este caso, las corrientes de vacío que fluyen hacia arriba a lo largo de la espiral siempre presentan un ligero retraso en magnitud con respecto a las corrientes de vacío que fluyen hacia abajo a lo largo de las contraespirales. Por lo tanto, un drenaje de aceleración residual relativamente débil arrastra todos los cuerpos en dirección al núcleo de la formación esférica de vacío y es la causa de la gravitación. La representación del modelo de la gravedad como resultado de la diferencia de contrarrestar potentes corrientes de intravacíos puede servir como justificación teórica para la posibilidad de utilizar estos flujos en métodos alternativos de movimiento espacial. En conclusión, el artículo considera posibles métodos para controlar la topología del espacio y las corrientes intravacíos con el fin de utilizarlas como fuerza impulsora en el modo de levitación.

Keywords: nature of gravitation, gravitaplanes, theory of gravity, algebra of signature Palabras clave: naturaleza de la gravitación, gravitaplanos, teoría de la gravedad, álgebra de firmas

ISSN: 0718-8706

Teoría/Aplicación (Theory/Application)

1. Geometrized vacuum physics. Part XI: Gravity and Levitation. Física del vacío geometrizada. Parte XI: Gravedad y Levitación. Mikhail Batanov-Gaukhman (pp. 1-45) (English version).

2. Mathematical modeling of biological interactions: Formalisms and contemporary applications. Modelación matemática de las interacciones biológicas: Formalismos y aplicaciones contemporáneas. Luis Rojas, Juan Castillo, José García (pp. 47-62) (English version).

3. Mantenimiento predictivo basado en Machine Learning: Una revisión sistemática de la literatura y perspectivas en la industria 4.0. Predictive maintenance based on Machine Learning: A systematic literature review and perspectives in industry 4.0. Sofia Tapia, Gustavo Aguilera, Luis Rojas, José García (pp. 63-93).

4. Electrochemical devices based in mixing entropic battery for blue energy recovery. A review. Dispositivos electroquímicos basados en la mezcla de pilas entrópicas para la recuperación de energía azul. Una revisión. Felipe M. Galleguillos-Madrid, Sebastian Salazar, Dayana Arias (pp. 95-110) (English version).

PINNs FRACCIONARIAS: NUEVOS HORIZONTES PARA LA MEMORIA PROLONGADA EN MODELOS CONTINUOS

FRACTIONAL PINNs: NEW FRONTIERS FOR LONG-RANGE MEMORY IN CONTINUUM MODELS

Yuniel Martínez¹, Luis Rojas¹, Alvaro Peña¹, Matías Valenzuela², Beatriz Hernández³, José García²  (1) Doctorado en Industria Inteligente, Facultad de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso 2362804, Chile. (2) Escuela de Ingeniería de Construcción y Transporte, Pontifica Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso 2362804, Chile. (3) Centro de Observación de la Tierra, Facultad de Ciencias, Ingeniería y Tecnología, Universidad Mayor, Santiago 8580745, Chile.

Resumen

Se exponen los fundamentos y motivaciones del Cálculo Fraccionario para describir dinámicas con memoria prolongada en dominios tanto temporales como espaciales. Para superar la alta complejidad numérica que implican las convoluciones fraccionarias, se adopta el marco de las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs), integrando transformadas de Laplace y Fourier que convierten la memoria en productos simples en el dominio transformado. Este trabajo ilustra el potencial de las PINNs al modelar una viga arco con retardo fraccionario, mostrando convergencia estable y una reducción significativa del costo computacional. Así, se sientan bases para futuras extensiones a geometrías y procesos más complejos, donde la memoria no local sea esencial.

Abstract

The fundamentals and motivations of Fractional Calculus for describing dynamics with pro- longed memory in both temporal and spatial domains are presented. To overcome the high numerical complexity involved in fractional convolutions, the framework of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) is adopted, integrating Laplace and Fourier transforms that convert the memory into simple products in the transformed domain. This work illustrates the potential of PINNs in modeling an arc beam with fractional delay, showing stable convergence and a significant reduction in computational cost. Thus, it lays the foundation for future extensions to more complex geometries and processes, where non-local memory is essential.

Palabras clave: cálculo fraccionario, redes neuronales informadas, transformadas Laplace–Fourier, memoria prolongada Keywords: fractional calculus, physics-informed neural networks, Laplace–Fourier transforms, long-range memory

RADAR, IMÁGENES HIPERESPECTRALES Y APRENDIZAJE PROFUNDO. HERRAMIENTAS DE MONITOREO MINERO PARA EL CONO SUR AMERICANO: UNA REVISIÓN DE LA LITERATURA

RADAR, HYPERSPECTRAL IMAGING AND DEEP LEARNING. MINING-MONITORING TOOLS FOR THE SOUTHERN CONE OF AMERICA: A LITERATURE REVIEW

Beatriz Hernández¹, Vanesa Bazan², Luis Rojas³, José García³  (1) Centro de Observación de la Tierra, Facultad de Ciencias, Ingeniería y Tecnología, Universidad Mayor, Santiago 8580745, Chile. (2) CONICET–IIM, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de San Juan, San Juan, Argentina. (3) Doctorado en Industria Inteligente, Facultad de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso 2362804, Chile

Resumen

La presente investigación examina, mediante un proceso de varias fases consecutivas (identificación, selección y síntesis crítica), el rol de la teledetección y el análisis avanzado de datos en minería. Se analiza cómo sensores hiperespectrales, UAV o radar se aplican a la detección de disturbios mineros, drenaje ácido y deforestación, integrados con enfoques socioambientales que impulsan la restauración ecológica. A partir de la evidencia compilada, se reconoce la relevancia de metodologías colaborativas y herramientas computacionales (big data, aprendizaje profundo) para optimizar la toma de decisiones. Como hallazgo fundamental, se constata que la minería inteligente puede conciliar productividad y conservación de servicios ecosistémicos, siempre que exista coordinación entre ciencia, industria y gobernanza local para el seguimiento continuo y la mitigación oportuna de impactos.

Abstract

This research examines, through a process of several consecutive phases (identification, selection and critical synthesis), the role of remote sensing and advanced data analysis in mining. It analyzes how hyperspectral sensors, UAV or radar are applied to the detection of mining disturbances, acid drainage and deforestation, integrated with socio-environmental approaches that drive ecological restoration. From the evidence compiled, the relevance of collaborative methodologies and computational tools (big data, deep learning) to optimize decision making is recognized. A key finding is that smart mining can reconcile productivity and conservation of ecosystem services, provided that there is coordination between science, industry and local governance for continuous monitoring and timely mitigation of impacts.

Palabras clave: teledetección, minería inteligente, servicios ecosistémicos, datos masivos Keywords: remote sensing, smart mining, ecosystem services, big data

ELECTROCHEMICAL EVALUATION OF THE Stenocarpus sinuatus PLANT FOR BIOENERGY RECOVERY USING PLANT MICROBIAL FUEL CELLS IN THE COASTAL ENVIRONMENT OF THE ATACAMA DESERT

EVALUACIÓN ELECTROQUÍMICA DE LA PLANTA Stenocarpus sinuatus PARA LA RECUPERACIÓN DE BIOENERGÍA MEDIANTE CELDAS DE COMBUSTIBLE MICROBIANAS DE PLANTAS EN AMBIENTE COSTERO DEL DESIERTO DE ATACAMA

Ivannia Pérez-Castillo¹, Dayana Arias ^1,2,,3,*, Sergio Carvajal-Funes¹, Sebastian Salazar¹, Carlos Portillo¹, Galvarino Casanueva Yáñez⁴, Javier Quispe⁵, Felipe M. Galleguillos-Madrid^1,* Universidad de Antofagasta, (1) Facultad de Ingeniería, Centro de Desarrollo Energético Antofagasta (CDEA), (2) Facultad de Ciencias de la Salud, Departamento Biomédico, Centro de Investigación en Fisiología y Medicina de Altura (FIMEDALT), (3) Laboratorio de Biología Molecular y Microbiología Aplicada, (4) Facultad de Ingeniería y Negocios Universidad de Las Américas, Sede Providencia, Manuel Montt 948, Santiago, Chile. (5) 2Departamento de Ingeniería Química y Medio Ambiente, Universidad Católica del Norte, Antofagasta, Chile

Abstract

The potential of Plant Microbial Fuel Cells (PMFCs) for renewable energy generation using Stenocarpus sinuatus plants in the coastal environment of the Atacama Desert is evaluated. The electrochemical performance of PMFCs using different electrode materials (copper and AISI 316L) and configurations (series and parallel), as well as the effect of electrode size and spacing are analyzed. Maximum voltages of 0.318 V and 0.407 V were obtained using Cu/SS316L electrode pairs connected in series in three reactors. The smaller electrodes (5 × 0.5 cm²) showed better performance, attributed to lower internal resistance and higher electron transfer efficiency. The integration of PMFCs with locally adapted plants and suitable materials represents a viable strategy for decentralized clean energy generation in arid coastal regions, highlighting the need for corrosion-conscious design and appropriate maintenance strategies.

Resumen

Se evalúa el potencial de las Celdas de Combustible Microbianas de Plantas (PMFCs) para la generación de energía renovable utilizando plantas Stenocarpus sinuatus en el entorno costero del Desierto de Atacama. Se analiza el desempeño electroquímico de las PMFCs utilizando diferentes materiales de electrodos (cobre y AISI 316L) y configuraciones (en serie y en paralelo), así como el efecto del tamaño y espaciamiento de los electrodos. Se obtuvieron voltajes máximos de 0,318 V y 0,407 V utilizando pares de electrodos Cu/SS316L conectados en serie en tres reactores. Los electrodos más pequeños (5 × 0,5 cm²) mostraron un mejor rendimiento, atribuido a una menor resistencia interna y una mayor eficiencia en la transferencia de electrones. La integración de PMFCs con plantas localmente adaptadas y materiales adecuados representa una estrategia viable para la generación descentralizada de energía limpia en regiones áridas costeras, destacando la necesidad de un diseño consciente de la corrosión y estrategias de mantenimiento adecuadas.

Keywords: Plant Microbial Fuel Cells (PMFCs), renewable energy, Stenocarpus sinuatus, Atacama Desert Palabras clave: Celdas de combustible microbianas (PMFC), energía renovable, Stenocarpo sinuatus, Desierto de Atacama

GEOMETRIZED VACUUM PHYSICS. PART X: NAKED «PLANETS» AND «STARS»

FÍSICA DEL VACÍO GEOMETRIZADA. PARTE X: PLANETAS Y ESTRELLAS DESNUDAS

Mikhail Batanov-Gaukhman¹ (1) Moscow Aviation Institute (National Research University), Institute No. 2 “Aircraft and rocket engines and power plants”, st. Volokolamsk highway, 4, Moscow – Russia, 125993

Abstract

In this article, based on exact solutions of the extended Einstein vacuum equation, metric-dynamic models of stable spherical vacuum formations of planetary scale with a core radius of the order of r₄ ~ 10^7-– 10⁸ cm = 100 – 1000 km are proposed. These electrically neutral vacuum formations are called naked «planets» and «stars». The concept of a naked «planet» implies that this article does not take into account the presence and influence of small vacuum formations (micro-, nano- and picoscopic «particles»), only curvatures of the vacuum of stellar-planetary scale are considered. In particular, metric-dynamic models of a naked «star» and naked «planets» of the Solar System are proposed. The analogy between the naked «Solar System» and a biological cell is shown. Like the entire project, this article is aimed at implementing the program of complete geometrization physics of Clifford-Einstein-Wheeler.

Resumen

En este artículo, a partir de soluciones exactas de la ecuación de vacío de Einstein extendida, se proponen modelos métrico-dinámicos de formaciones esféricas estables de vacío a escala planetaria con un radio central del orden de r₄ ~ 10^7-– 10⁸ cm = 100 – 1000 km. Estas formaciones de vacío eléctricamente neutras se denominan «planetas» y «estrellas» desnudos. El concepto de «planeta» desnudo implica que este artículo no considera la presencia ni la influencia de pequeñas formaciones de vacío (partículas microscópicas, nanoscópicas y picoscópicas), sino que solo considera las curvaturas del vacío a escala estelar-planetaria. En particular, se proponen modelos métrico-dinámicos de una «estrella» desnuda y de «planetas» desnudos del Sistema Solar. Se muestra la analogía entre el «Sistema Solar» desnudo y una célula biológica. Al igual que todo el proyecto, este artículo busca implementar el programa de física de geometrización completa de Clifford-Einstein-Wheeler.

Keywords: vacuum physics, vacuum, Algebra of signature, naked planets and stars Palabras clave: física del vacío, vacío, álgebra de firmas, planetas y estrellas desnudos