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Ciencia y Tecnología

Las mareas y la Luna

La marea alta se repite cada 12 horas y 25 minutos, en cualquier punto del planeta. Ese tiempo es la mitad del que emplea la Luna para regresar aproximadamente a la misma posición (en dar una vuelta a la Tierra). Esto se debe a que la Luna ejerce una fuerza de atracción sobre el agua de los océanos que están en el lado que está la Luna, alejándo este agua de la Tierra, pero también ejerce una fuerza sobre la Tierra alejándola del agua del lado opuesto. Así pues, las dos mareas se producen en los lados diametralmente opuestos y en linea con la posición de la Luna. En realidad no es exactamente en línea con la Luna, ya que el agua se mueve lentamente siguiendo la velocidad de la Luna pero con retraso. Como efecto secundario esto hace que la rotación de la tierra se vea frenada con lo que los días se hacen cada vez más largos (unas 2 milésimas por siglo) y además la Luna es acelerada y en consecuencia se aleja de la Tierra (unos 3 cm. por año).

El Sol también produce mareas pero son aproximadamente un tercio más pequeñas que las producidas por la Luna. Así, durante la Luna Nueva y la Luna Llena (2 veces al mes) estas fuerzas se alinean obteniendo mareas más grandes de lo normal (mareas vivas o de sicigia). Durante los cuartos lunares, Cuarto Creciente y Menguante (también 2 veces al mes), las dos fuerzas se descompensan obteniendo mareas más pequeñas de lo habitual (mareas muertas o de cuadratura).

 Más curiosidades...

Entrevista Roger Penrose

EL País, 17 de octubre de 2006

 

ROGER PENROSE / Matemático y físico

“No puedo tomarme en serio que el mundo tenga 11 dimensiones”

“Steve es un científico más conservador que yo”, comenta el físico y matemático Roger Penrose sobre su amigo Stephen Hawking, con quien hizo aportaciones muy relevantes a la cosmología y a la teoría relativista hace más de 20 años. Penrose (Reino Unido, 1931) se ha convertido en una voz muy crítica con las actuales corrientes de la física teórica y, a diferencia de Hawking, está convencido de que la paradójica ciencia de las partículas subatómicas –la mecánica cuántica- es sólo una teoría provisional.

Anda estos días promocionando su último libro, El camino a la realidad, donde explica desde cero, y en 1.400 páginas, las matemáticas necesarias para comprender la física actual, sin eludir las ecuaciones ni las cuestiones más polémicas.

Pregunta. ¿Cualquier cosa es posible en matemáticas, o hay mundo matemáticamente imposibles?

Respuesta. Los hay. Las matemáticas son nítidas: si formulas el problema de una manera precisa, te dicen con claridad qué cosas son posibles y cuáles no. El desarrollo de una idea matemática está muy constreñida por la lógica y por el imperativo de consistencia interna.

P. ¿Es posible, entonces, que vivamos en el único universo matemáticamente consistente?

R. Lo que tenemos ahora son unos modelos del mundo que abordan satisfactoriamente algunas cuestiones, y otros que abordan otras. No podemos saber si son los únicos posibles. Una de las pretensiones más fuertes de la teoría de cuerdas [la aspirante actual más firme a la teoría del todo] era precisamente la de ser única, y eso es lo que la hacía tan buena para sus proponentes: que no se podía cambiar ninguna de sus partes. Pero esto resultó un error, porque ahora tienen tantas teorías de cuerdas diferentes que ya hablan de un paisaje de teorías. Es increíble. Eso ha dejado de ser una ciencia, creo yo.

P.  ¿Por qué?

R. La teoría de cuerdas ha alcanzado una gran profundidad matemática, y de hecho ha tenido ya una gran influencia en las matemáticas. Pero que éste sea un camino fiable para mejorar nuestras teorías físicas es cuestionable. Hay teorías que no dicen nada claro. Las teorías que no dicen nada claro. La teoría de cuerdas dice cosas claras, pero no me las creo. No me puedo tomar en serio que el mundo tenga 11 dimensiones.

P. ¿Por qué es comprensible el mundo?

R. Esa sí que es una buena pregunta.

P. Gracias, es de Einstein.

R. Ya, ya, y tan profunda como todas las que hizo. Es verdad que, en cierto sentido profundo, somos afortunados de poder entender las leyes físicas que rigen el mundo. Que la fuerza gravitatoria decrezca con el cuadrado de la distancia permite que los planetas describan unas curvas muy simples, que ya habían sido estudiadas por los griegos. Si la gravedad se comportara de otra forma, los movimientos serían de una complejidad impenetrable. Las cosas podrían ser mucho peor, realmente.

P. ¿Qué es entender?

R. Esa no está mal tampoco. No puedo responderla, pero sí proponer algunas definiciones negativas. Por ejemplo, entender algo que está fuera del alcance de las computadoras. Las máquinas siguen reglas, y hacen cálculos complicados mucho mejor que nosotros, pero no los entienden. El entendimiento no consiste en hacer una computación muy complicada. En mi opinión, el famoso teorema de Gödel es una demostración de que el entendimiento humano no es una computación, porque muestra que comprender algo va más allá que cualquier sistema de reglas.

P. Algunos virus usan una de sus ideas –los telesados de Penrose- para ensamblarse. ¿Le satisface eso?

R. Si es así, gran parte del mérito es de Johannes Kepler.

P. ¿Kepler?

R. Un hombre interesante en verdad. En uno de sus libros hay una página llena de patrones geométricos, patrones no cristalográficos, y algunos están realmente muy cerca de mis resultados. No está claro qué pretendía hacer Kepler con ellos, pero creo que él intuía que tenían relevancia para la biología, porque son simetrías no repetitivas, no cristalográficas.

  

Nanotecnología y sus riesgos desconocidos

Aquí va la traducción (un poco patatera) de un artículo de The Washinton Post, del 26 de Septiembre de 2006:

LA NANOTECNOLOGÍA ARRIESGA LO DESCONOCIDO 

Escasa atención prestada a los peligros potenciales

Por Rick  Weiss.  Washington Post Staff Writer. Martes 26 de septiembre de 2006 

Los Estados Unidos son el líder del mundo en nanotecnología -- la nueva ciencia floreciente de hacer los materiales y los dispositivos increíblemente pequeños -- pero no está prestando bastante atención al medio ambiente,  a la salud y a los riesgos de seguridad planteados por los productos de la nanoescala, dice un informe lanzado ayer por el independiente National Research Council. 

Si los funcionarios federales, los líderes empresariales y otros no idean un plan para rellenar los vacíos en su conocimiento de la seguridad de la nanotecnología, advierte el informe, la gran promesa del campo de la nanotecnología podría evaporarse en una nube de la desconfianza pública.  

“Hay una cierta evidencia de que las nanopartículas pueden tener efectos nocivos en la salud de los animales de laboratorio,” dice el informe mandado por el Congreso, preocupaciones que repiten otras oídas en la Casa Blanca la semana pasada. Hasta que los riesgos se entiendan mejor, “es prudente emplear algunas medidas preventivas de proteger la salud y la seguridad de los trabajadores, del público, y del medio ambiente.”   

El informe de 176 páginas, “Una Cuestión de Tamaño,” fue preparado bajo auspicios de las academias nacionales, encargados para aconsejar al Congreso acerca de ciencia. Se centra en National Nanotechnology Initiative, que coordina y da la prioridad a la investigación federal en nanotecnología – la principiante pero ciencia potencialmente revolucionaria que se ocupa de los materiales tan pequeños como una milmillonésima parte de un metro.   

En ese tamaño, incluso las sustancias convencionales se comportan de maneras poco convencionales. Algunos materiales que no conducen electricidad ni son frágiles, por ejemplo, son conductores excelentes y son extremadamente fuertes cuando se hacen bastante pequeños. Pero las nanopartículas también pueden incorporarse en las células humanas y accionar reacciones químicas inesperadas, interfiriendo con procesos biológicos y ecológicos.  

El informe concluye que el esfuerzo de la investigación de los E.E.U.U. es vibrante y casi ciertamente el más fuerte del mundo, aunque algunos otros países están muy próximos. Entre las necesidades más importantes no satisfechas, dice, está una colaboración más fuerte con los departamentos de Educación y de Trabajo para impulsar el suministro de científicos y de técnicos con las habilidades que el sector necesita.  

Las preocupaciones del informe por la falta de un enfoque federal de lo nanotecnológico en salud y seguridad fueron presagiadas en una audiencia jueves del House Science Committee en la cual los republicanos y los demócratas llevaron igualmente a la administración de Bush la tarea de la carencia de un plan para  aprender más sobre los riesgos de los nanotecnológico.   

El presidente Sherwood L. Boehlert (R-N.Y.) del comité acusa a la administración de “andar sin prisas” hacia soluciones “en un momento en que se requiere el sentido de la urgencia.”  

El demócrata Bart Gordon (Tenn) fue más lejos, llamando al último resumen de la administración de las necesidades de la investigación de lo nanotecnológico hecho público en la audiencia, “un pedazo muy juvenil de trabajo.”   

Andrew Maynard, principal consejero de la ciencia para el Proyecto sobre Nanotecnologías Emergentes, financiado en parte por la institución Smithsonian, dijo que el gobierno ha gastado cerca de 11 millones de dólares en un año en los daños potenciales de la nanotecnología cuando la industria y los grupos ambientales han pedido juntos por lo menos de 50 millones a 100 millones de dólares al año.   

Igualmente importante, ha dicho Maynard, es la necesidad de una estrategia coordinada para gastar ese dinero prudentemente. 

Cerca de 300 productos de consumo contienen ya los ingredientes de la nanoescala, ha dicho Maynard, incluyendo varios alimentos y muchos cosméticos, con poco o nada de investigación para documentar su seguridad.   

Se espera que la industria valga cerca de 2 trillones de dólares antes de 2014.   

Norris Alderson, comisario asociado para la ciencia en la Administración del Alimento y de la Droga y presidente del grupo de funcionamiento que creó el sumario de la Administración del plan de investigación presentado en el Congreso la semana pasada, dice que el documento – que fue supuesto para ser deliberado hace seis meses -- ha significado el “primer paso.”   

Preguntado por Boehlert si él entendía lo mucho que se espera de él y de su grupo de funcionamiento, Alderson respondió: “Pienso que su mensaje es alto y claro.”

Stephen Hawking pregunta

Stephen Hawking pregunta en Yahoo! "¿Cómo podrá sobrevivir la raza humana durante los próximos 100 años?". Ya hay cerca de 22.000 respuestas. ¡Apúntate!

Más información en El Mundo

Un arca de Noe vegetal, por si las moscas...

Publicado en El Mundo, el 18 de junio de 2006. Mira aquí.

MAÑANA SE PONDRÁ LA PRIMERA PIEDRA
Un 'arca de Noé' vegetal preservará semillas de todo el mundo en el Ártico

OSLO.- Una bóveda excavada en una montaña de las islas noruegas de Svalbard, en el Ártico, albergará un 'arca de Noé' vegetal con millones de semillas de todo el mundo para asegurar su conservación en caso de catástrofe natural o humana.

El primer ministro de Noruega, Jens Stoltenberg, podrá el lunes la primera piedra del proyecto en presencia de los jefes de Gobierno de otros países nórdicos.

Descrita por sus impulsores como la "caja fuerte del juicio final", la bóveda será construida en una montaña de dicho archipiélago con el apoyo de la Organización de Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) y del Gobierno noruego.

El objetivo de este 'arca de Noé' vegetal será garantizar la supervivencia de todas las especies vegetales hasta ahora conocidas y la de las que aún están por descubrirse.

"Buena parte de los bancos genéticos mundiales se encuentran en países en vías de desarrollo y están expuestos a amenazas tales como la falta de financiación o las catástrofes de origen natural o humano", explica el ministro noruego de Agricultura.

Para asegurar un funcionamiento óptimo, el banco vegetal estará situado en un territorio de permafrost (suelo permanentemente helado), en el interior de una montaña y rodeado por puertas blindadas y muros de hormigón de más de un metro de grosor.

En estas condiciones, las semillas, que estarán congeladas, no sufrirán ninguna alteración, ni siquiera las que puedan derivarse del cambio climático.

 

Web 2.0. La segunda revolución de Internet

¿Qué es la Web 2.0?

Es el Internet plural o la Red social. Se identifica con la facilidad para que el internauta sea algo más que un pasivo lector de páginas. El público fabrica sus contenidos, con la misma facilidad que envía un e-mail. Consume a medida. Se alquila software, se diseña su libro, su disco, su radio o su televisión. Esto ha sido posible gracias a la popularización de la banda ancha.

Los nuevos símbolos de la Red social no son Google, eBay o Amazon; son Technorati, Skype, Flickr, MySpace o YouTube.

Todo lo anterior está publicado en www.elpais.es/suple/ciberpais del día 15 de junio de 2006.

Sobre computación evolutiva

Os paso un artículo de laflecha.net. A ver que os parece... pero antes leedlo. Ok?

Computación evolutiva

La naturaleza encuentra brillantes soluciones a los problemas mediante la evolución continuada de las especies. Ligeras variaciones aleatorias en los genes de los descendientes, dan lugar a individuos con diferente capacidad de adaptación a su entorno. Primando la reproducción de los mejor adaptados, la especie evoluciona a formas cada vez más eficientes para sobrevivir en su entorno.10:30 - 22/05/2006 | Autor: José Manuel Gimeno 

Hacia 1960 John Holland utilizó por primera vez este principio para el desarrollo de programas informáticos capaces de automodificarse, de modo que simulasen la evolución natural. En esquema, comenzaba por un algoritmo con muchos parámetros, que modificaba ligeramente uno de ellos de forma aleatoria. Este ciclo se repetía innumerables veces eligiendo en cada caso el algoritmo padre o hijo, para modificar aquel de los dos hubiera dado mejor solución al problema planteado, de forma que poco a poco se consiguen algoritmos mas eficaces para resolver dichos problemas.

Simulación darviniana

En esencia, los programas genéticos consisten en introducir una población inicial de algoritmos que puedan ser una solución aproximada a un problema, (puede ser un solo algoritmo). Cada individuos de la población es representado por una secuencia de parámetros que a modo de ADN definen y diferencian a cada individuo. Se modifica un parámetro de forma aleatoria de cada elemento de la población y se selecciona entre los iniciales y los modificados los más aptos, que pasan a ser la población de partida del siguiente ciclo. Imprescindible es tener un criterio de aptitud mensurable que permita seleccionar a los algoritmos más aptos.Inicialmente se intentó conseguir modelos matemáticos que simularan la evolución genética, pero pronto se descubrió que esta simulación permitía en algunos casos utilizarla como una técnica de exploración y optimización de procesos de mucha utilidad en las áreas como la inteligencia artificial.

Mutación o herencia

A partir de este esquema general, caben varias técnicas a aplicar para conseguir la evolución de la especie. La primera mas sencilla es la indicada anteriormente consistente en modificar ligeramente uno o varios parámetros de la serie, simulamos con ello una mutación natural. Otra solución es sustituir uno o varios de los parámetros por los correspondientes de otro individuo, obteniendo de esta forma un híbrido de ambos, que se aproxima más a la forma de evolución de las especies de reproducción sexuada.

Reproducción de los más aptos

Otro punto a definir es el número de hijos a obtener de cada individuo inicial, este puede ser fijo o variable y si es variable lo puede serlo de forma aleatoria o ligado a algún al criterio de en función de algún criterio de aptitud de los padres, de modo que los mas aptos tengan mayor probabilidad de reproducirse.

Los más aptos o los más adaptados

 Sea cual sea el proceso utilizado, tanto los individuos paternos como sus descendientes han de pasar la función de evaluación que establezca cuales de los individuos existentes son los más aptos. Aquí hay dos posibilidades, elegir una función constante de evaluación que seleccione el más apto en unas condiciones dadas, o elegir una función de evaluación que recoja los cambios habidos en el entorno de forma que los individuos elegidos sea los que mejor se adaptan a un entorno cambiante. En función de los propósitos que nos pongamos resolver se elegirá una técnica u otra.

Evaluación del equipo

Hasta aquí, lo que hemos buscado es conseguir el individuo mejor adaptado, pero no siempre este es el tipo de soluciones buscado, con frecuencia la mejor solución a un problema no está en un individuo sino en la colaboración de un equipo formado por individuos diferentes entre sí. Por ejemplo un panal tiene una reina, obreras, nurses y zánganos, el panal más eficiente es el que tenga un conjunto más armonioso de cada elemento, no el que tenga la mejor abeja. Hoy se están investigando funciones de evaluación de colectivos y no solo de individuos por separado.

Crear razas o selección natural

A la hora de seleccionar individuos debemos decidir que criterio se utilizará para elegir la población del siguiente ciclo o generación. Si elegimos los más aptos, elegimos el método que inveteradamente practican los ganaderos. Con ello se converge más rápidamente hacia el objetivo, la obtención de puras razas, pero se eliminan muchas ramas que si bien en determinados estadios no dan las mejores respuestas, pudiera ser que a la larga produjeran las mejores soluciones. Este segundo proceso es el que siguen las especies en libertad, se consigue con ello una mayor variedad genética, la evolución es mucho más lenta, pero la variedad genética permite adaptarse mucho mejor a las características ambientales. Si buscamos soluciones que se adapten a los cambios del entorno, seleccionar solo los mejores individuos entraña el riesgo típico de las razas puras que siendo la solución ideal en determinado instante, resulta catastrófica si se producen cambios en su entorno,.mientras que si disponemos de diversidad genética, otra rama tomará la iniciatriva de encontrar una solución adecuada al nuevo entorno.

Autoaprendizaje

Los sistemas evolutivos son muy adecuados para conseguir auto aprendizaje. Para tener la capacidad de aprender, se necesita un sistema capaz de realimentarse con información recibida del exterior, y de evaluar si las decisiones que se tomaron de aplicar reglas existentes fueron acertadas o no, para premiar las acertadas aumentando su peso y penalizar las erróneas reduciéndolo. Por otra parte el sistema ha de ser capaz de crear nuevas reglas nacidas de la evolución de las mas acertadas.Con ello el sistema resulta capaz de aprender nuevas reglas, y de variar las preferencias de uso entre ellas, por tanto de adaptar su comportamiento en función de la experiencia. Por ejemplo, un brazo robot, aprenderá de esa forma a rotar cada una de sus articulaciones de modo que el movimiento del brazo sea el más eficaz y rápido entre todos los posibles recorridos del brazo para desplazarse entre dos puntos.