moskato

Navegando encontré esta subasta en mercadolibre de un condensador de flujo... No es spam este post, simplemente mostrarles este hecho curioso. Obviamente, no es una venta real, fue hecho en broma por alguien. Miren las preguntas de los compradores y las respuestas del vendedor. MUY BUENO! Fuente: http://articulo.mercadolibre.com.ar/MLA-57731503-condensador-de-flujo-_JM

Las luces urbanas podrían revelar civilizaciones en otros planetasLas mayores ciudades de la Tierra son visibles desde el espacio gracias al alumbrado urbano. Los ETs, probablemente, también, dicen los astrónomos.Las distintas fotografías de la Tierra durante la noche, se han convertido en imágenes icónicas del impacto de la humanidad sobre el planeta. Las metrópolis gigantes de Tokio, las costas este y oeste de los Estados Unidos, y gran parte de Europa, iluminan nuestro planeta como adornos de feria.Contaminación lumínica en Salt Lake City © Crédito: makelessnoiseHoy, Abraham Loeb, de la Universidad de Harvard en Cambridge, y Edwin Turner de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey, señalan que es completamente razonable que civilizaciones de otros planetas también tengan que iluminar sus ciudades. Cualquier vida inteligente que haya evolucionado a la luz de su estrella más cercana, es probable que tenga iluminación artificial encendida durante las horas de oscuridad.Esta luz será diferente de la iluminación natural. En la Tierra, hay dos tipos de luz artificial : la iluminación térmica en forma de bombillas incandescentes, y la iluminación cuántica, en forma de LEDs y luces fluorescentes. “Los espectros de las luces artificiales en objetos lejanos probablemente se distinguirían de las fuentes de luz natural”, dicen Loeb y Turner. “La iluminación artificial puede servir como una farola que señale la existencia de tecnologías y civilizaciones extraterrestres”.Pero, ¿cómo de fácil sería observar una ciudad en otro planeta? Claramente, esta luz tendrá que distinguirse del brillo de la estrella madre, y Loeb y Turner sugieren una forma de hacerlo. Su idea es observar el cambio en la luz procedente de un exoplaneta cuando se mueve alrededor de su estrella.Dado que su órbita será elíptica, la cantidad de luz reflejada cambiará con la distancia a la estrella. Pero la cantidad de luz artificial permanecerá constante. Por lo que el flujo total de un planeta con iluminación urbana variará de forma mediblemente distinta a la de un planeta sin alumbrado urbano.Sin embargo, hay un problema. “Para que esta señal sea detectable, el lado nocturno debe tener un brillo artificial comparable a la iluminación natural del lado diurno”, dicen Loeb y Turner. Esto parece ser bastante improbable, dado que la iluminación nocturna de la Tierra es unas 100 000 veces menor que la diurna.Pero son los inicios de esta forma completamente nueva de SETI. Seguramente surgirán otras técnicas para observar ciudades que se encienden y apagan en la noche extraterrestre.Hay otra búsqueda que podría hacerse más cerca de casa. Con la ayuda de algunos cálculos aproximados, Loeb y Turner dicen que los mejores telescopios actuales deberían ser capaces de ver la luz generada por una metrópolis del tamaño de Tokio a una distancia de unas 50 UA, que es aproximadamente la distancia al Cinturón de Kuiper.Por lo que, si hay alguna ciudad ahí fuera, ya deberíamos ser capaces de verla. “Los Objetos del Cinturón de Kuiper iluminados artificialmente podrían tener su origen en civilizaciones procedentes de otras estrellas”, dicen Loeb y Turner, quienes sugieren que podrían haber sido eyectados de sus propios sistemas y haber terminado allí. Incluso pueden haber pasado cerca de la Tierra en su camino a través del Sistema Solar, antes de la era de los telescopios.Por dicha razón, defienden que merece la pena estudiar los espectros de los Objetos del Cinturón de Kuiper, por si acaso.Tal vez. Sea como sea, Loeb y Turner han imaginado una nueva aproximación apasionante a la búsqueda de inteligencia extraterrestre.Y en el momento justo. SETI necesita imperiosamente una inyección de nuevas ideas. La firma de radio de la Tierra ha entrado en un drástico declive dado que las comunicaciones han cambiado de ondas aéreas a la fibra óptica. Esto ha empezado a poner, metafóricamente, la zancadilla a un SETI racional basado en radio.Pero, con el frenético ritmo de descubrimiento de exoplanetas, cada vez queda más claro que las civilizaciones ETs podrían revelarse de otras formas.Y, como apuntan Loeb y Turner, la contaminación lumínica parece una firma tan prometedora como cualquier otra.

El cerebro humano evolucionó para tratar con las dudas. Los seres humanos vivimos en un mundo de incertidumbres. Una sombra en el camino puede ser la de un amigo o la de un atracador. Si pisas a fondo el acelerador puede que acabes bajo las ruedas del tren en el paso a nivel o puede que no. Las sobras de la semana pasada del pollo kung pao nos pueden dar otra noche de degustación deliciosa o un fuerte dolor de tripa. Los míseros sentidos humanos no pueden captar siempre qué es real y lo que no. Aunque, por fortuna, el cerebro humano es muy bueno haciendo apuestas. Gracias al aprovechamiento intuitivo de las probabilidades, el cerebro puede manejar información imperfecta con aplomo. “En vez de tratar de dar con la respuesta a una pregunta, el cerebro intenta encontrar la probabilidad de que esa respuesta sea correcta”, declara Alexandre Pouget de la Universidad de Rochester, en Nueva York y de la Universidad de Ginebra en Suiza. El rango de posibles resultados guía los actos corporales. Una mente basada en la probabilidad ofrece una gran ventaja en un mundo incierto. En pocos segundos el cerebro puede resolver (o al menos ofrecer una buena aproximación) un problema que una computadora tardaría una eternidad en calcular, como la forma de recibir a un extraño que se aproxima, si con un spray de pimienta o con un abrazo. Un creciente número de estudios están arrojando luz acerca de cómo trabaja este método de actuar-evitar y lo potente que puede ser. Los investigadores han encontrado que los principios de la probabilidad, pueden guiar las habilidades visuales básicas, como las de estimar la inclinación de líneas o la encontrar lo que se objetivos ocultos entre distracciones. Otros comportamientos, e incluso las matemáticas simples, puede que dependan de algo parecido al cálculo numérico, según piensan algunos científicos. Y este tipo de pensamiento estadístico avanzado no requiere prestar atención en clase de matemáticas. Nuevos estudios sugieren que los niños de un año son pequeñas máquinas de cálculo probabilístico quienes, en muchos casos, evalúan información estadística y la gestionan de manera óptima con facilidad. Estudiar el cerebro “estimador-adivinador” es un nuevo proyecto en el que nadie sabe cómo desarrollamos tales capacidades de cálculo. Ni tampoco saben los científicos qué clase de maquinaria cerebral hay detrás de estas matemáticas. Si bien no tienen todavía una idea clara acerca de cómo el cerebro realiza los cálculos necesarios para calcular probabilidades en base a supuestos incorporados, los científicos tienen cierta idea de los pasos involucrados en la codificación y decodificación de estímulos ambientales. A.R. Girshick et al/Nature Neuroscience 2011 “Vamos a tratar de seguir entendiendo estos procesos”, declara Eero Simoncelli, un neurocientífico computacional de la Universidad de Nueva York. “Queda un largo camino. Pasarán muchas décadas hasta que todo esto se resuelva, pero el progreso en continuo”. Ver y creer Cuando Pouget comenzó a estudiar la computación cerebral hace dos décadas, nadie pensaba que los humanos trabajaban con probabilidades, aseguró. Por aquel entonces los investigadores pensaban que si querías coger una pelota de béisbol tu mente calculaba la trayectoria y daba una respuesta exacta diciéndole a tu cuerpo hacia dónde mover el guante. “Hoy decimos, ‘No, si una pelota de béisbol vuela hacia ti, calculas las probabilidades de hacia dónde podría ir y luego pones la mano para maximizar las probabilidades de que puedas cogerla”. Este cambio – de estudiar certidumbre a estudiar probabilidades – está principalmente basado en los trabajos de Thomas Bayes, un clérigo inglés del siglo XVIII. Una afirmación es más fiable si los supuestos iniciales se incluyen también en la evaluación, según propuso Bayes. Y esos supuestos iniciales, conocidos como proposiciones apriorísticas pueden ser actualizados conforme se recibe información, estrechando el rango de buenas soluciones. En el fondo el concepto es simple: aprender de la experiencia nos lleva a encontrar mejores predicciones. Pensemos en un doctor que se enfrenta a un misterio médico. Un joven llega a la consulta con una fiebre ligera, dolor de cabeza y dolor en una articulación, todos ellos síntomas que pueden ser causados por una variedad de gripe o por la nefasta enfermedad de Lyme. Sin más información que ésta el doctor podría perfectamente lanzar una moneda al aire. Pero armado con información clave – perlas de su formación médica, y el conocimiento de si el chico ha jugado en un bosque que está lleno de garrapatas – es muy probable que presente un diagnóstico sólido. Aunque el valor de las consideraciones previas es todavía materia de discusión en la comunidad estadística (SN: 3/27/10, p. 26), el cerebro está lleno de ellas y los seres humanos mediamos constantemente en un tira y afloja entre esas cuestiones a priori y las pruebas actuales. Mostrando cómo algunas suposiciones pueden confundir a la gente, un nuevo estudio destaca cuánto depende el cerebro de las consideraciones previas. La científica computacional y psicóloga Ahna Girshick de la Universidad de California en Berkeley, en colaboración con Simoncelli y otro colega han preguntado recientemente a una serie de personas que evaluasen las inclinaciones relativas a unos conjuntos de líneas difusas en una pantalla de ordenador. La cuestión es como tratar de decir, en conjunto, a qué dirección apuntan un puñado de palillos después de ser arrojado. Participantes en el estudio a los que se muestran imágenes intactas o distorsionadas de hojas (panel superior) y a los que se pide que determinen si los trozos provienen de la misma o de diferentes hojas, rinden tan bien como un observador bayesiano ideal (línea gris en la gráfica) leaf images: A.D. Ing et al/Journal of Vision 2010 Los resultados de los voluntarios sugerían que ven las líneas más alineadas con los ejes horizontal y vertical de lo que realmente están, tal como ha expuesto el equipo en el número de julio de Nature Neuroscience. Se llega a esta conclusión por una razón simple, según Girshick. “En la naturaleza puedes ver líneas verticales muy fuertes a causa de los árboles y también podemos ver con facilidad las líneas del horizonte y la superficie plana sobre las que caminamos”, afirmó. “Todos hemos crecido en el planeta Tierra y a nuestro alrededor hay estructuras matemáticas de nuestro mundo que podemos medir”. Y hay más, los investigadores podían reforzar la percepción errónea cambiando las condiciones: cuando los paquetes de líneas varían aún más, la gente se muestra más parcial todavía hacia las líneas horizontales y verticales. A más duda mayor dependencia de las ideas preconcebidas. Los científicos todavía desconocen qué clase de hardware físico tenemos en el cerebro trabajando con un razonamiento bayesiano, pero las simulaciones sugieren que las variaciones en la conducta de las células nerviosas pueden ser las responsables de estos cálculos aparentemente complejos. “Pueden parecer a matemáticas sofisticadas”, añadió Girshick, “pero podría ser todo muy simple”. Algunas células nerviosas responden con fuerza a las líneas verticales y horizontales, mientras que otras no prestan a esas orientaciones especial atención. “Tenemos este comportamiento bayesianesco por el hecho de contar con esta falta de uniformidad en el cerebro”, declaró Girshick. Bomba entre las baterías Como sabe todo empleado de las pantallas de seguridad de los aeropuertos, localizar una bomba entre un montón de baterías de ordenador, relojes de alarma y secadores de pelo es muy difícil. Pero en el caso de este desafío visual, llamado búsqueda visual, el cerebro bayesiano parece trabajar sorprendentemente bien. Dada la incompleta información que los humanos recibimos en nuestras retinas, las habilidades de búsqueda visual que tenemos son notables, asegura Pouget. Los bebés pueden pensar de manera probabilística. Después de ver a dos investigadores fallando y teniendo éxito en el uso de un juguete que reproduce sonidos, un niño que luego falla usando el mismo juguete está inclinado a pensar que está estropeado y trata de buscar otro (debajo, izquierda). Pero cuando un investigador falla y un segundo tiene éxito, el niño piensa que tiene la culpa y pide ayuda (derecha).BlueOrange Studio/Shutterstock “La búsqueda visual ocurre absolutamente en todo momento”, afirmó. “Pensamos que está es exactamente el tipo de tarea en la que sería perfecta una aproximación probabilística”. En un estudio reciente, él y su equipo tenían a los participantes mirando una pantalla de ordenador en la que aparecía un objetivo durante tan solo un instante – una línea vista anteriormente inclinada en un ángulo determinado. En la pantalla esta línea estaba rodeada de objetos de distracción. Los participantes declararon cuándo el objeto estaba o no y lo convencidos que estaban de la respuesta. Cuando el objeto se mezclaba con el fondo y los elementos de distracción son bien visibles y brillantes a la gente le cuesta más reconocerlo, asumiendo que simplemente no está allí. Pero les cuesta más de una manera concreta. El comportamiento de la gente se parece mucho a las predicciones de la matemática bayesiana, como declara el equipo en el número de junio de Nature Neuroscience. “Una búsqueda visual empieza contando con unas matemáticas complicadas”, dice Pouget. En el mismo estudio los sujetos humanos son “tan buenos como pueden ser”. Ahora el equipo está preguntándose lo bueno que puede ser el pensamiento bayesiano. “Ok, ¿cuándo llegamos al final?, ¿Cuánta complejidad podemos desarrollar antes de no poder conseguir la solución óptima?”, comenta Pouget. “Y por el momento no hemos encontrado dónde está este límite”. El psicólogo Wilson Geisler de la Universidad de Texas, en Austin, prefiere una aproximación que empieza con el mundo exterior. Su equipo usa cámaras cuidadosamente calibradas para capturar una escena y telémetros para medir la distancia desde las cámaras a cada punto de la escena y el brillo de la luz procedente de cada uno de los píxeles. Estas herramientas permiten a los investigadores construir una descripción matemática exacta del mundo natural. “Tratamos de medir el verdadero mundo en 3-D, y luego intentamos aprender cómo estimaríamos la forma o distancia a un objeto”, declara Geisler. Con esta descripción matemática precisa del mundo Geisler construye luego una herramienta teórica que imita el comportamiento de un humano con pensamiento bayesiano perfecto que habite en el mundo – “un observador bayesiano ideal”. Comparando humanos de carne y hueso con este “observador ideal”, Geisler y sus colegas empiezan a tener una idea de cómo damos sentido a las cosas. Geisler asegura que son “casi perfectos”. Aunque antes de ponerse demasiado engreido, Geisler comenta que en estos estudios la perfección no significa necesariamente que siempre estén en lo cierto. Por ejemplo, cuando los sujetos tienen que distinguir si dos zonas verdes que están detrás de una seta pertenecen a la misma o diferentes hojas, puede ser más difícil de percibir si la seta se hace mayor y oculta más partes de la escena. Información poco fiable lleva a que los sujetos se pierdan de una forma predicha por las matemáticas bayesianas. En un estudio publicado el año pasado en Journal of Vision, Geisler y sus colegas mostraban a los participantes vistas en primer plano de hojas fotografiadas en un jardín botánico de la zona. La capacidad de la gente para distinguir dos hojas superpuestas en zonas de imágenes de dos dimensiones se parece mucho a la del observador ideal. Los participantes perecían ser capaces de operar con un conocimiento previo de cómo descifrar visualmente un montón de hojas. De alguna manera es evidente que los seres humanos nos apoyamos en el conocimiento que tenemos. Un cerebro que no aprovecha sus experiencias sería un cerebro patético. “Podríamos decir que en realidad sería extraño si fuéramos malos haciendo éso”, señala Geisler. “Es algo en lo que tenemos una enorme experiencia, de manera evolutiva. El mismo problema ha estado ahí durante mil millones de años. Pero, sin embargo, las estadísticas son complicadas”. Analizar estas estadísticas no es una tarea exclusiva del sistema visual. Hasta ahora algunos investigadores han apreciado indicios de que los movimientos, los olores, la audición, la cognición y la capacidad de realizar problemas sencillos pueden estar basadas en las técnicas bayesianas. Y estas habilidades parecen estar presentes mucho antes de que un niño aprenda el 2 + 2. Aes, Bayes y Ces Estudiando bebés y niños pequeños los científicos pueden poner a prueba si los razonamientos probabilísticos están presentes antes de que las experiencias vitales vayan dando forma a la mente. Lo bebés no han vivido lo suficiente como para desarrollar certidumbres consistentes acerca de cómo funciona el mundo. Si los bebés actúan de forma bayesiana es que deben haber nacido de dicha manera. Los de 16 meses pueden efectuar razonamientos correctos cuando se enfrentan a datos complicados, tal y como describieron los científicos Laura Schulz y Hyowon Gweon, del MIT, el 24 de junio en Science (SN Online: 6/28/11). En el estudio, los niños observaban a los experimentadores presionar un botón en un juguete, haciendo que éste reproduzca música. En algunos casos el juguete funciona perfectamente la primera vez que un niño pulsa el botón, pero se queda bloqueado la siguiente vez. Esto crea la sensación de un juguete roto. En otros casos el juguete funciona perfectamente para uno de los experimentadores pero nunca funciona para otro, sugiriendo que el juguete está en perfectas condiciones pero que el segundo experimentador lo maneja mal. Cuando los niños cogen el juguete que parece que está estropeado van rápidamente a por otro. Pero cuando piensan que son ellos mismos los culpables (cuando atestiguan que el segundo experimentador falla con el juguete y luego fallan ellos mismos), cogen el juguete y se lo muestran a un familiar cercano en petición de ayuda. Evaluando las dificultades de otros con los juguetes y aplicando ese conocimiento a su problema actual, los bebés muestran una manera de razonar muy sofisticada, según declara Schulz. “Tan pronto como podemos probar, los bebés usan formas consistentes con modelos probabilísticos”, comenta. “Los bebés son sensibles a la estadística del entorno”. En vez de buscar señales de razonamiento probabilístico en jóvenes humanos, algunos científicos lo hacen en otras especies animales. Un estudio reciente efectuado en lechuzas sugiere que aspectos de su cerebro también siguen reglas bayesianas. Aunque las lechuzas son cazadoras admirables, no son capaces de distinguir sonidos que vienen de áreas perimetrales tan bien como los que vienen del área frontal. Para explicar este déficit, Brian Fischer, de la Escuela Normal Superior de París y José Luis Peña del Albert Einstein College of Medicine en el Bronx, New York acudieron a las matemáticas bayesianas. El equipo concibió un modelo estadístico del proceso auditivo asumiendo que las lechuzas evolucionaron dando menos importancia a las señales que provienen de los lados porque cazar algo que está a su espalda es mucho más costoso. Un movimiento rotatorio podría asustar a la presa, por ejemplo. En las pruebas, los modelos bayesianos fueron capaces de predecir el verdadero comportamiento de las lechuzas, tal y como informaron los investigadores en el número de agosto de Nature Neuroscience. En el sistema auditivo de las lechuzas, el sesgo de oír objetos que estén justo delante de ellas, debe venir “preinstalado”. De la misma manera los bebés pueden estar programados para deducir rápidamente si ellos tienen la culpa de que un juguete no funcione. Dónde, cuándo y cómo todas estas piezas de conocimiento apriorístico fueron archivadas en el cerebro es aún un misterio. Algunos científicos piensan que tanto estas percepciones a priori como la manera de utilizarlas se fueron acumulando en el cerebro a lo largo de la evolución. “Los sistemas biológicos no son accidentales”, afirma Simoncelli. “Creemos que la evolución les ha dado forma, y les dio forma para hacer bien lo que deben hacer. Y tenemos muchas pruebas de que ha sido así”. Ingeniería ‘apriorística’ Sea o no la evolución la diseñadora de los cerebros bayesianos, algunos de esos cerebros intentan ahora transmitir esas capacidades bayesianas. Como ingeniero, Simoncelli dice que los mismos principios que funcionan en el cerebro pueden ser muy útiles en otras partes. “Pienso que cuando sepamos cómo funcionan algunos de esos circuitos en el cerebro para llevar a cabo estas hazañas, podremos cambiar la ingeniería”, afirmó. “Vamos a revolucionar todo lo referente al diseño de sistemas”. Muchos de los robots de hoy en día, por ejemplo, son excelentes en algunas tareas pero son totalmente inflexibles. Los encargados de instalar parabrisas en los coches realizan su trabajo sin fallos una y otra vez. “Podemos hacer que ese robot sea fantástico poniendo parabrisas, son sistemas de ingeniería perfectos”, afirmó Simoncelli. Pero esos dechados de virtudes en la instalación de parabrisas pueden venirse completamente abajo si cogen un cristal con el tamaño equivocado. Sin embargo, un robot similar, basado en el cerebro humano, puede adaptarse más fácilmente para cambiar las circunstancias e incluso almacenar algunas conocimientos apriorísticos por sí mismo. Las células nerviosas exhiben una flexibilidad enorme. Reajustando constantemente las entradas, interactuando con sus vecinas, y efectuando cambios en las tasas de disparo pueden dar lugar a una capacidad de adaptación asombrosa, un requisito para el aprendizaje bayesiano, como dice el propio Simoncelli. Cuanto más saben los científicos acerca de las funciones de las células nerviosas, “más encuentran que no son dispositivos dedicados y fijos que operan de la misma manera a lo largo de nuestra vida”, dice. Descifrar el sistema operativo del cerebro bayesiano puede llevar a un nuevo conjunto de principios de ingeniería. “No sabemos cómo diseñar sistemas que sean más flexibles, al igual que no sabemos cómo funciona el cerebro, y ahora vamos a entender las dos cosas” afirmó Simoncelli. ”Y creo que vamos a hacerlo al mismo tiempo”. “Esta entrada participa en la X edición del Carnaval de Biología, organizado por el blog Scientia”

La cosmología atrajo a Irene Sendra desde Valencia al País Vasco, y también le ha dado la oportunidad de colaborar con uno de los premios Nobel de Física de 2011 en una de las áreas más oscuras del universo. Y es que el objeto de estudio de Sendra, investigadora en el Departamento Física Teórica e Historia de la Ciencia de la Facultad de Ciencia y Tecnología UPV/EHU, son la materia oscura y la energía oscura, conocidas, precisamente, por lo poco que se sabe de ellas. “Las observaciones nos dicen que alrededor del 5 % del universo está compuesto de materia ordinaria; un 22 % corresponde a la materia oscura, que sabemos que existe porque interacciona gravitatoriamente con la materia ordinaria; y otro 73 % es energía oscura, que se sabe que está ahí porque de otra forma no se explicaría la expansión acelerada del universo”, expone Irene Sendra; “nosotros intentamos conocer un poco mas qué es la energía oscura”, añade. Energía oscura Crédito: NASA/ESA Si la energía oscura no existiera, la atracción gravitatoria ejercida por la materia frenaría la expansión del universo, pero las observaciones concluyen lo contrario. La energía oscura es eso que hace que el universo se expanda aceleradamente, y contribuir a entender su naturaleza es la base de las investigaciones realizadas por Sendra en el marco de su tesis doctoral, titulada “Cosmology in an accelerated universe: observations and phenomenology” (“Cosmología en un universo acelerado: observaciones y fenomenología”). La investigación parte de la hipótesis de que la energía oscura podría ser dinámica. El modelo más aceptado, conocido como Lambda-CDM, explica la aceleración del universo por medio de la constante cosmológica, cuya ecuación de estado tendría un valor de -1, constante a lo largo de toda la evolución del universo. Sin embargo, existen observaciones no explicables por dicho modelo. “Buscamos una energía oscura dinámica que varía con el tiempo; aplicamos varios modelos a los datos observacionales, jugamos con pequeñas perturbaciones, y vemos si se ajustan mejor que una constante”, explica Sendra. Valiéndose de herramientas matemáticas y estadísticas, contrastan los valores que la observación propone para los parámetros estudiados, con las que propone el modelo. “Así, a través de muchas iteraciones, vemos qué valores tomarían las constantes de nuestro modelo. La ecuación de estado de la energía oscura vale prácticamente -1 ahora, pero parece haber evolucionado desde valores distintos en el pasado; sin embargo, persiste aún un porcentaje de error grande en la determinación de esos valores”. Según los cálculos de Sendra, estos datos son consistentes con una energía oscura dinámica, que variaría con el desplazamiento al rojo observado en el universo. Resultados aún no publicados, obtenidos en colaboración con el Premio Nobel de Física de 2011 Adam Riess, ahondan en dicha dirección. En esta tesis doctoral, además de estudiar la ecuación de estado de la energía oscura, se ha propuesto un nuevo modelo que unifica la energía oscura con la materia oscura. Tal y como explica Sendra, “podrían ser una misma cosa que se manifiesta de diferente manera según el contexto; nosotros hemos explicado mediante una única componente el efecto de las dos, y las observaciones dan mejores resultados en este modelo que en otros que intentan unificar materia y energía oscura”. Finalmente, Sendra se ha asomado al universo más antiguo mediante el estudio del fondo cósmico de microondas. “Es la prueba más lejana que tenemos del universo”, comenta, “y su estudio nos dice que el número efectivo de neutrinos es superior a tres. Sin embargo, realmente sabemos, por el modelo estándar de partículas, que hay tres especies de neutrinos. Por lo tanto, tenemos un valor un tanto malsonante, y tratamos de explicar ese exceso en el número de neutrinos”. La propuesta de Sendra va en la dirección de la teoría de cuerdas. Según sus resultados, ese exceso de neutrinos se puede interpretar como la contribución de ondas gravitacionales primordiales, producidas por la interacción de cuerdas cósmicas en la época en la que se produjo el fondo cósmico de microondas.

Observando la Luna con el Very Large Telescope (VLT) de ESO, los astrónomos han encontrado evidencia de vida en el Universo — concretamente en la Tierra. Encontrar vida en nuestro planeta puede parecer una observación trivial, pero el nuevo enfoque de un equipo internacional puede llevar a futuros descubrimientos de vida en otros lugares del Universo. El trabajo se describe en un artículo que aparecerá en el número de la revista Nature del 1 de marzo de 2012. “Utilizamos un truco llamado observación earthshine (en inglés, brillo de la Tierra) para mirar la Tierra como si fuera un exoplaneta”, afirma Michael Sterzik (ESO), autor principal del artículo. “El Sol brilla sobre la Tierra y esa luz se refleja de nuevo sobre la superficie de la Luna. La superficie lunar actúa como un enorme espejo y refleja la luz de la Tierra de vuelta hacia nosotros — y eso es lo que hemos observado con el VLT”. Los astrónomos analizan la débil luz reflejada por la Tierra buscando indicadores, como ciertas combinaciones de gases en la atmósfera de la Tierra, los delatores de la presencia de vida orgánica. Este método hace de la Tierra un punto de referencia para la futura búsqueda de vida en planetas más allá del Sistema Solar. Las huellas de vida, o biomarcadores, son difíciles de encontrar con métodos convencionales, pero el equipo ha sido pionero al aplicar un nuevo enfoque más sensible. En lugar de limitarse a observar cuán brillante es la luz reflejada en diferentes colores, también observan la polarización de la luz, una técnica denominada espectropolarimetría. Aplicando esta técnica al brillo de la Tierra observado con el VLT, pueden verse con claridad los biomarcadores en la luz reflejada desde la Tierra. Stefano Bagnulo (Observatorio de Armagh, Irlanda del Norte, Reino Unido), co-autor de este estudio, explica las ventajas: “La luz de un exoplaneta distante es difícil de ver debido al brillo de la estrella anfitriona, con lo cual es muy difícil analizarla — casi tan complicado como intentar estudiar un grano de polvo junto una potente bombilla. Pero la luz reflejada por un planeta se polariza, mientras que la de la estrella no. Por tanto las técnicas polarimétricas nos ayudan a capturar la débil luz reflejada de un exoplaneta proveniente de su deslumbrante estrella”. El equipo estudió tanto el color como el grado de polarización de la luz de la Tierra tras ser reflejada por la Luna, como si la luz viniera de un exoplaneta. Consiguieron deducir que la atmósfera de la Tierra es parcialmente nubosa, que parte de su superficie está cubierta de océanos, y que — y esto resulta crucial — hay vegetación. Pudieron incluso detectar cambios en la cobertura de nubes y en la cantidad de vegetación en diferentes momentos, dado que la luz reflejada por la Luna provenía de diferentes partes de la Tierra. “Encontrar vida fuera del Sistema Solar depende de dos cosas: en primer lugar, de que esa vida exista y, en segundo, de que contemos con la suficiente capacidad técnica para detectarla”, añade el co-autor Enric Palle (Instituto de Astrofísica de Canarias, Tenerife, España). “Este trabajo es un paso adelante en el camino para alcanzar esas capacidades”. “La Espectropolarimetría puede, en última instancia, decirnos si la vida vegetal más simple — basada en procesos de fotosíntesis — ha emergido en algún otro lugar del Universo”, concluye Sterzik. “Pero, por supuesto, no estamos buscando pequeños seres verdes ni evidencias de vida inteligente”. La próxima generación de telescopios, como el E-ELT (European Extremely Large Telescope), podría ser capaz de darnos la extraordinaria noticia de que la Tierra no está sola como portadora de vida en el vasto Universo.

Recuerdas el deslumbrante momento en las películas de la saga Star Wars, cuando el Halcón Milenario salta al hiperespacio y aparece un caleidoscopio de estrellas en forma de rayas desde la nave? Por desgracia – como una buena cantidad de cosas de las películas de ciencia ficción – esto realmente no sucede así, según ha calculado un equipo británico de estudiantes de ciencias. Salto al hiperespacio Crédito: joek.com Han Solo, Luke Skywalker y la Princesa Leia no verían ninguna estrella aproximándose conforme aceleran por la galaxia, debido al efecto Doppler, según dicen los estudiantes de la Universidad de Leicester, en Inglaterra. Estrellas invisibles Este es el fenómeno por el cual la longitud de onda de la radiación electromagnética se acorta o alarga dependiendo de si la fuente se acerca o aleja de la persona que la percibe. El ejemplo clásico del efecto Doppler es la sirena de un camión de bomberos o una ambulancia, cuyo tono cambia en relación a un peatón quieto conforme recorre la calle. Debido a que el Halcón Milenario acelera hacia las estrellas, la longitud de onda de la luz estelar se acortaría, lo que implica que saldría de la parte visible del espectro de energía y pasaría al rango de los rayos X, según calcularon los estudiantes. Ver el inicio del universo Por otra parte, la radiación del fondo de microondas cósmico – la radiación dejada por el Big Bang cuando se creó el universo hace unos 14 000 millones de años – alargaría su longitud de onda y, de pronto, se haría visible. Para los que se encontraran a bordo del Halcón Milenario, esta antigua energía aparecería como un disco central de luz brillante. “Si el Halcón Milenario existiera y realmente pudiese viajar a esa velocidad, serían realmente recomendables unas gafas de sol”, dice Riley Connors, de 21 años, que trabajó junto a otros tres estudiantes del último año del Máster de Física en un proyecto poco convencional dirigido a estimular el pensamiento original.

¿Cómo saber cuándo es significativo un nuevo hallazgo? El valor sigma puede decírtelo – pero cuidado con los peces muertos. Es una cuestión que surge con virtualmente cada gran nuevo hallazgo en ciencia o medicina: ¿Qué hace que un resultado sea lo bastante fiable como para tomarse en serio? La respuesta tiene que ver con su significado estadístico – pero también con los juicios sobre qué estándares tienen sentido en una situación dada. La unidad de medida que se ofrece normalmente cuando se habla de significado estadístico es la desviación estándar, expresada con la letra griega minúscula sigma (σ). El término se refiere a la cantidad de variabilidad en un conjunto de datos dado: si los datos apuntan todos a una zona conjunta o están muy dispersos. En muchas situaciones, los resultados de un experimento siguen lo que se conoce como “distribución normal”. Por ejemplo, si lanzas una moneda 100 veces y cuentas cuántas veces sale cara, el resultado medio será 50 veces. Pero si realizas esta prueba 100 veces, la mayor parte de los resultados estará cerca de 50, pero no será exactamente ese valor. Tendrás casi los mismos casos de 49 ó 51. También tendrás unos pocos de 45 o 55, pero casi ninguno de 20 o de 80. Si dibujas las 100 pruebas en una gráfica, tendrás una forma bien conocida llamada curva de campana, que es más alta en el medio y más baja en los extremos. Ésto es una distribución normal. La desviación es lo lejos que está un punto dado respecto a la media. En el ejemplo de la moneda, un resultado de 47 tiene una desviación de tres respecto al valor medio de 50. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la media de todas las desviaciones al cuadrado. Una desviación estándar, o un sigma, dibujado por encima o debajo del valor medio en tal curva de distribución normal, definiría una región que incluye el 68 por ciento de todos los puntos de datos. Dos sigmas por encima o debajo incluirían aproximadamente un 95 por ciento de los datos, y tres sigmas el 99,7 por ciento. Entonces, ¿cuándo un punto de datos concreto – o resultado de investigación – se considera significativo? La desviación estándar puede ofrecernos una regla: Si un punto de datos está a unas pocas desviaciones estándar del modelo que se está poniendo a prueba, ésto es una prueba sólida de que dicho punto de datos no es consistente con el modelo. Sin embargo, cómo usar esta regla depende de la situación. John Tsitsiklis, Profesor Clarence J. Lebel de Ingeniería Eléctrica en el MIT, que enseña el curso de Fundamentos de Probabilidad, dice que: “la estadística es un arte, con mucho espacio para la creatividad y los errores”. Parte del arte consiste en decidir qué medidas tienen sentido para una configuración dada. Por ejemplo, si estás haciendo una encuesta sobre cuánta gente planea votar en unas elecciones, la convención aceptada es de dos desviaciones estándar por encima o debajo de la media, lo cual da un nivel de confianza del 95 por ciento, lo que es razonable. El intervalo de dos sigmas es a lo que los encuestadores se refieren cuando dicen “el margen de error de la muestra”, como un 3 por ciento, en sus conclusiones. Esto significa que si preguntas a toda la población y obtienes un resultado concreto, y haces la misma pregunta a un grupo aleatorio de 1000 personas, hay un 95 por ciento de posibilidades de que los resultados del segundo grupo estén a dos sigma de los resultados del primero. Si una encuesta encuentra que el 55 por ciento de toda la población está a favor del candidato A, entonces el 95 por ciento de las veces, los resultados de la segunda encuesta estarán en algún punto entre el 52 y el 58 por ciento. Por supuesto, esto también significa que el 5 por ciento de las veces, el resultado estaría fuera del rango de dos sigmas. Este grado de incertidumbre está bien para una encuesta de opinión, pero puede que no para el resultado de un crucial experimento que desafía la comprensión de los científicos sobre un importante fenómeno – como el anuncio del pasado otoño de la detección de neutrinos que se movían más rápido que la velocidad de la luz en un experimento del Centro Europeo de Investigación Nuclear (CERN). Seis sigmas pueden estar equivocadas Técnicamente, los resultados de ese experimento tenían un nivel de confianza muy alto: seis sigmas. En la mayor parte de casos, un resultado de cinco sigmas se considera como el estándar de significación, que corresponde aproximadamente a una posibilidad en un millón de que los hallazgos sean sólo el resultado de variaciones aleatorias: seis sigmas se traduce como una posibilidad entre 500 millones de que el resultado sea una fluctuación aleatoria. (Una estrategia común de gestión de negocios conocida como “Seis Sigma” se deriva a partir de este término, y se basa en instaurar procedimientos rigurosos de control de calidad para reducir los residuos). Pero en ese experimento del CERN, el cual tenía el potencial de dar un vuelco a un siglo de física aceptada y confirmada en miles de pruebas de distintos tipos, aún no es lo bastante bueno. Por una razón, asume que los investigadores han realizado el análisis correctamente y no han pasado por alto alguna fuente de error sistemático. Y debido a que los resultados son tan inesperados y revolucionarios, esto es exactamente lo que la mayoría de físicos creen que ha pasado – alguna fuente de error no detectada. Es interesante señalar que un conjunto de resultados distinto procedente del mismo acelerador de partículas del CERN se interpretó de manera bastante diferente. También se anunció el año pasado una posible detección de algo llamado bosón de Higgs – una partícula subatómica teórica que ayudaría a explicar por qué las partículas tienen masa . Este resultado tenía sólo un nivel de confianza de 2,3 sigmas, correspondiente a, aproximadamente, una posibilidad entre 50 de que el resultado fuese un error aleatorio (nivel de confianza del 98 por ciento). Debido a que encaja con lo esperado, basándonos en la física actual, la mayor parte de físicos cree que el resultado probablemente es correcto, a pesar de que su nivel de confianza estadística es mucho menor. Significativo pero falso Pero se complica más en otras áreas. “Donde el tema se pone realmente complicado es en las ciencias sociales y en la ciencia médica”, dice Tsitsiklis. Por ejemplo, un artículo de 2005 muy citado y publicado en Public Library of Science – titulado “Why most published research findings are wrong” (Por qué la mayor parte de las conclusiones de investigación publicadas son incorrectas) — daba un análisis detallado de una variedad de factores que podrían llevar a conclusiones injustificadas. Sin embargo, esto no se tiene en cuenta en las medidas estadísticas usadas normalmente, incluyendo el “significado estadístico”. El artículo señala que al observar grandes conjuntos de datos de formas lo bastante diferentes, es fácil encontrar ejemplos que pasen los criterios habituales de significado estadístico, incluso aunque sean realmente simples variaciones aleatorias. ¿Recuerdas el ejemplo de la encuesta, donde una vez de cada 20 un resultado cae aleatoriamente fuera de los límites “significativos”? Bueno, incluso con un nivel de significación de cinco sigmas, si un ordenador genera millones de posibilidades, se descubrirán patrones totalmente aleatorios que encajen con esos criterios. Cuando esto sucede, “no publicas aquellos que no pasan” el test de significación, dice Tsitsiklis, pero algunas correlaciones aleatorias tendrán la apariencia de ser hallazgos reales – “por lo que finalmente terminarás publicando los errores estadísticos. Un ejemplo de ésto: Muchos artículos publicados en la última década han afirmado encontrar correlaciones significativas entre cierto tipo de comportamientos o procesos mentales y las imágenes cerebrales captadas en imágenes de resonancia magnética, o IRM. Pero a veces estas pruebas pueden encontrar correlaciones aparentes que simplemente son el resultado de fluctuaciones naturales, o “ruido”, en el sistema. Un investigador en 2009 duplicó uno de dichos experimentos, sobre el reconocimiento de expresiones faciales, sólo que en lugar de sujetos humanos escaneó un pez muerto – y encontró resultados “significativos”. “Si miras en suficientes lugares, puedes tener un resultado de ‘pez muerto’”, dice Tsitsiklis. Inversamente, en muchos casos un resultado con un bajo significado estadístico puede, sin embargo, “decirte algo que merezca la pena investigar”, comenta. Así que ten en mente que simplemente porque algo encaje con la definición aceptada de “significativo”, no implica necesariamente que lo sea. Todo depende del contexto.

Un informe sobre tecnología espacial prioriza la propulsión nuclear. Michael Houts quiere que los astronautas vayan a Marte en un reactor nuclear. Está convencido de que pequeñas cantidades de uranio-235 – el cual tiene una densidad de energía un millón de veces mayor que la de los combustibles líquidos – podrían propulsar cohetes de manera eficiente, usando el calor de la fisión para acelerar pequeños almacenamientos de propelente de hidrógeno. Pero aunque Houts, director de investigación nuclear del Centro de Vuelo Espacial Marshall de la NASA en Huntsville, Alabama, tiene una fe inquebrantable en el potencial de la propulsión y energía nuclear espacial, el patrocinio para desarrollar dicha tecnología no ha sido consistente. Este año está dirigiendo un proyecto de propulsión nuclear con unos fondos de 3 millones de dólares – minúsculo en comparación con los 1300 millones que gastará la NASA en investigación y desarrollo de tecnología espacial en el año fiscal de 2012. “En ocasiones, el presupuesto ha llegado a ser cero”, dice Houts. “Pierdes lo equipos y el momento”. Aunque un informe publicado el 1 de febrero por el Consejo Nacional de Investigación de los Estados Unidos podría cambiar la fortuna de Houts. Space Technology Roadmaps and Priorities es el primer documento comunitario en fijar las prioridades para la división de tecnología espacial de la NASA. El comité de dirección del informe pasó un año recopilando la opinión tanto de la industria como de la academia para crear una lista de las 16 áreas más importantes de desarrollo tecnológico, a partir de 320 temas potenciales. La propulsión y energía nuclear aparecieron en puestos altos de la lista. “Esto podría cambiar la exploración de una forma fundamental y para siempre”, dice Raymond Colladay, Presidente del comité y antiguo Presidente de Lockheed Martin Astronautics en Denver, Colorado. Otras tecnologías aparecieron por encima en la lista. Por ejemplo, el comité puso énfasis en el desarrollo de ‘sombrillas estelares’ y coronógrafos para bloquear la luz de lejanas estrellas y permitir que los telescopios espaciales disciernan la tenue luz de los planetas que las orbitan. Y el informe prioriza el desarrollo de formas de proteger a los astronautas de la radiación en misiones de larga duración. Pero el comité también dijo que los pequeños reactores de fisión podrían revolucionar la exploración del Sistema Solar, tanto para humanos como para robots. Los reactores podrían dar soporte a experimentos de larga duración en la superficie de planetas y alimentar misiones en el Sistema Solar exterior, donde el Sol está demasiado alejado para proporcionar suficiente energía incluso para los paneles solares más eficientes. Y una vez que esté en marcha la exploración espacial humana, los sistemas de propulsión nuclear pueden ser esenciales para viajes de varios años a asteroides o a Marte. Con el doble de eficiencia que los cohetes químicos, los reactores podrían impulsar a los astronautas no sólo más lejos, sino también más rápidamente que nunca antes – lo cual podría ayudar a reducir la exposición de los astronautas a la radiación. Mason Peck, tecnólogo jefe de la NASA, dice que usará la lista de prioridades como guía cuando se fijen los presupuestos futuros. Sin embargo, desarrollar la energía de fisión para el espacio requerirá no sólo de dinero, sino también de voluntad política: la imagen de una nave nuclear estallando en la rampa de lanzamiento en su camino hacia la órbita es un poderoso elemento disuasorio. Houts dice que el riesgo de que el material nuclear contamine la Tierra tras un accidente es despreciable, debido a que el reactor no se iniciaría hasta que el sistema estuviese en órbita. No obstante, intentos anteriores de demostrar la tecnología han fallado. En 2003, la NASA empezó el Proyecto Prometeo, el cual apoyaba el desarrollo de un reactor nuclear que manejaría un impulsor de iones eléctrico para dar energía a una sonda a Júpiter. El programa recibió hasta 430 millones de dólares en 2005, pero fue cancelado un año más tarde, cuando la NASA desvió sus recursos hacia la vuelta a la Luna – un destino para el que no es necesaria la propulsión nuclear. Aunque el proyecto ha desaparecido, apoyó un trabajo que ahora está dando fruto en forma de un nuevo generador de energía de radioisótopos – una fuente de energía que no usa fisión, sino que depende del calor natural del decaimiento del plutonio. El Advanced Stirling Radioisotope Generator (ASRG) es más ligero y eficiente que los ejemplos anteriores, y el informe de tecnología espacial lo identificó como un “punto crítico” de la tecnología que está casi listo para su demostración en vuelo. Hay dos misiones propuestas que incluyen el ASRG – una para explorar en un bote los mares de hidrocarburos de Titán, la luna de Saturno, y otra para saltar de un cometa a otro – ambas en proceso de consideración de la NASA. Houts cree que la fuente de energía radiactiva para estas misiones no generaría mucha controversia política – ciertamente no como las protestas cuando se envió la misión Cassini-Huygens a Saturno en 1997 con una versión anterior del generador de radioisótopos. Actualmente, Houts a menudo abre sus charlas académicas preguntando a la audiencia si es consciente de que hay plutonio a bordo del Mars Science Laboratory (MSL), una misión lanzada en noviembre de 2011 para llevar un gran róver a Marte. Aproximadamente la mitad no lo sabe, dice. “De una forma extraña, siento que son buenas noticias”, dice Houts. “Parece que empieza a ser una tecnología muy aceptada”.

Descubren que los planetas ‘gemelos’ de la Tierra pueden ser muy diferentes Un equipo internacional en el que ha participado el IAC descubre que las composiciones químicas de los planetas tipo terrestre pueden ser muy distintas a la de la Tierra. Poder determinar las abundancias químicas en la formación de sistemas planetarios constituye la clave para identificar los planetas con alguna posibilidad de que exista vida. Cada vez que se hace público el descubrimiento de algún planeta extrasolar similar a la Tierra, vuelve a aparecer la expectativa de la posibilidad de vida extraterrestre. Sin embargo, estos gemelos de la Tierra no siempre son tan parecidos al planeta azul. Un equipo internacional con participación del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) ha descubierto que la estructura química de los planetas de tipo terrestre puede ser muy diferente de la composición básica de la Tierra, lo que tendría un gran impacto en la existencia y la formación de las biosferas. Es decir, según el trabajo que acaba de publicar la revista The AstrophysicalJournal Letters en su versión digital y cuya edición impresa aparecerá el próximo 1 de marzo, no todos los planetas semejantes a la Tierra presentan las condiciones necesarias para que exista vida en ellos. El investigador del IAC que dirige el proyecto, Garik Israelian, explica: “Probablemente hay miles de millones de planetas como la Tierra en el universo, pero una gran mayoría de ellos podrían tener una estructura interna y atmosférica completamente distintas. La formación de planetas en entornos químicos no solares, muy comunes en el universo, puede dar lugar a la formación de mundos extraños, ¡muy diferentes de la Tierra!”. Estudiar las abundancias químicas en la fotosfera de las estrellas [superficie luminosa que las delimita, de la que viene la luz que vemos y de donde emana su radiación] constituye la clave para entender cómo y cuáles de las nubes protoplanetarias forman planetas o no. Estos estudios también sirven para investigar la composición y estructura tanto interna como atmosférica de los planetas extrasolares. Son importantes a su vez para elaborar modelos de formación y evolución planetaria. Los elementos fundamentales para que aparezcan moléculas orgánicas y vida en un planeta son el carbono, el oxígeno, el nitrógeno y el hidrógeno. Para la formación de un planeta como la Tierra también sería necesario contar con hierro, silicio y magnesio, además de azufre, calcio, etc. Por último, no hay que olvidar que para la generación de calor en el interior de la tierra son muy importantes los elementos radiactivos, como el uranio 235 y 238, el torio 232 y el potasio 40. Los elementos radiactivos son los más inestables de la tabla periódica y al desintegrarse producen calor. Existen estudios teóricos que sugieren que las proporciones de carbono/oxígeno y magnesio/silicio son las más importantes para determinar la mineralogía de los planetas de tipo terrestre, dado que suministran una información valiosa sobre la composición de estos planetas. En este campo de investigación extremadamente joven, con muy pocos trabajos publicados, el equipo de Jade Carter-Bond, del Planetary Science Institute, realizó en 2010 las primeras simulaciones numéricas de formación de planetas que tenían en cuenta la composición química de la nube protoplanetaria. Sistemas diferentes al del Sol Desde el IAC, donde se proporcionan datos observacionales y se discuten los resultados de los modelos teóricos, el equipo encabezado por la investigadora Elisa Delgado Mena, del Centro de Astrofísica de la Universidad de Oporto, desarrolló el primer estudio uniforme detallado de las abundancias de carbono, oxígeno, magnesio y silicio en 61 estrellas con planetas y 270 estrellas sin planetas. En este trabajo se encontraron cocientes mineralógicos muy diferentes a los del Sol mostrando que hay una gran variedad de sistemas planetarios que no son similares a nuestro Sistema Solar. Muchas de las estrellas con planetas presentaban un valor de magnesio/silicio menor que 1, por lo que sus planetas tendrán un gran contenido extra de silicio. “La cantidad de elementos radiactivos y algunos refractarios, especialmente el silicio, puede tener graves implicaciones para ciertos procesos planetarios como la tectónica de placas o la actividad volcánica”, señala Israelian. El magma rico en silicio es más viscoso, lo que haría las erupciones volcánicas más explosivas. Las últimas simulaciones numéricas han mostrado una gran diversidad en las composiciones básicas de los planetas de tipo terrestre que podrían existir en los sistemas planetarios estudiados. Los planetas simulados en sistemas con un cociente magnesio/silicio menor que 1 resultaron ser deficientes en magnesio en comparación con la Tierra, con silicatos como piroxeno y varios feldespatos. Las abundancias de carbono de los planetas simulados también varían en concordancia con el valor de carbono/oxígeno de sus estrellas progenitoras. Planetas donde no puede haber vida Para Delgado Mena, “a la hora de buscar planetas habitables, sería muy útil un estudio previo de las abundancias químicas de los sistemas planetarios, ya que podríamos descartar ciertos tipos de planetas en los que la formación de vida sería muy improbable, como aquellos ricos en carbono, dominados por especies como dominados por especies como el grafito o los carburos de silicio o de titanio”. Los compuestos ricos en carbono son muy refractarios, lo que significa que solidifican a muy alta temperatura. Cuando el disco gaseoso protoplanetario alrededor de una estrella se está enfriando, estos elementos son los primeros en solidificar muy cerca de la estrella, donde es muy improbable que exista agua en forma de hielo (uno de los indicios de la vida), aunque no se puede descartar la adición de agua mediante cometas en fases más tardías. Gracias a las simulaciones de sistemas planetarios, también se ha visto que los planetas más interiores, situados hasta una distancia de 0,5 unidades astronómicas (UA) de su estrella, [una unidad astronómica es aproximadamente igual a la distancia media entre la Tierra y el Sol] contienen una cantidad significativa de los elementos refractarios aluminio y calcio: un 47% de la masa planetaria. En cambio, los planetas que se forman más allá de 5 UA disminuyen progresivamente su cantidad de aluminio y calcio según se va incrementando la distancia. Todos los planetas gemelos a la Tierra considerados en este trabajo tienen composiciones dominadas por el oxígeno, el hierro, el magnesio y el silicio, con la mayoría de estos elementos depositados en forma de silicatos o metales, como el hierro. Otro de los miembros del equipo, el astrofísico del IAC Jonay González Hernández resume la labor del grupo en la actualidad: “Estamos trabajando para disminuir los errores en la determinación de abundancias y hacer que los resultados de los modelos teóricos y las simulaciones numéricas sean más fiables, pero todavía queda mucho trabajo por hacer”.

Observaciones realizadas con el Telescopio Espacial Hubble de NASA/ESA han dado con una nueva clase de planeta, un mundo acuoso envuelto por una gruesa y vaporosa atmósfera. Es menor que Urano, pero mayor que la Tierra. Un equipo internacional de astrónomos, dirigidos por Zachory Berta del Centro Harvard-Smithsonian para Astrofísica (CfA), realizó las observaciones del planeta GJ 1214b. “GJ 1214b es distinto a cualquier otra planeta que conozcamos”, dice Berta. “Una gran cantidad de su masa está compuesta de agua”. El Proyecto MEarth, dirigido por David Charbonneau de CfA, descubrió GJ 1214b en 2009. Esta super-Tierra tiene aproximadamente 2,7 veces el diámetro de la Tierra y casi 7 veces su masa. Orbita a una estrella enana roja cada 38 horas a una distancia de 2 millones de kilómetros, dando una temperatura estimada de 230 grados Celsius. En 2010, el científico de CfA Jacob Bean y sus colegas, informaron de que habían medido la atmósfera de GJ 1214b, encontrando que estaba principalmente compuesta de agua. Sin embargo, sus observaciones podrían también explicarse mediante la presencia de una bruma en la atmósfera del GJ1214b que envolvía al planeta. Berta y sus coautores, que incluyen a Derek Homeier de ENS Lyon en Francia, usaron la Cámara de Gran Angular 3 de Hubble (WFC3) para estudiar GJ 1214b cuando cruzaba frente a su estrella madre. Durante dicho tránsito, la luz de la estrella se filtra a través de la atmósfera del planeta, dando pistas de la mezcla de gases. “Estamos usando Hubble para medir el color infrarrojo de la puesta de sol en este mundo” explica Berta. Las brumas son más transparentes a la luz infrarroja que a la luz visible, por lo que las observaciones de Hubble ayudan a diferenciar entre una atmósfera brumosa y de vapor. Encontraron que el espectro de GJ 1214b no tenía características a lo largo de un amplio rango de longitudes de onda, o colores. El modelo atmosférico más consistente con los datos de Hubble es una atmósfera densa de vapor de agua. “Las medidas de Hubble realmente desnivelan la balanza a favor de la atmósfera de vapor”. Dado que se conocen la masa y tamaño del planeta, los astrónomos pueden calcular la densidad, de apenas 2 gramos por centímetro cúbico. El agua tiene una densidad de 1 gramo por centímetro cúbico, mientras que la densidad media de la Tierra es de 5,5 gramos por centímetro cúbico. Esto sugiere que GJ 1214b tiene mucha más agua que la Tierra, y mucha menos roca. Como resultado, la estructura interna de GJ1214b sería extraordinariamente diferente de la de nuestro mundo. “Las altas temperaturas y presiones formarían materiales exóticos como ‘hielo caliente’ o ‘agua superfluida’, sustancias que son completamente ajenas a nuestra experiencia cotidiana”, dice Berta. Los teóricos esperan que GJ 1214b se formase lejos de su estrella, donde hay gran cantidad de hielo de agua, y luego migrase hacia el interior en los inicios de la historia del sistema. En el proceso, habría pasado a través de la zona habitable, donde las temperaturas de superficie serían similares a las de la Tierra. Cuánto tiempo duró esto, no se sabe. GJ 1214b se sitúa en la constelación de Ophiuchus, y está apenas a 40 años luz de la Tierra. Por tanto, es un candidato principal de estudio para el Telescopio Espacial James Webb de NASA/ESA/CSA, que tiene planificado su lanzamiento a finales de esta década. Se ha aceptado para su publicación en Astrophysical Journal un artículo que informa de los resultados y está disponible en línea.