La medida más precisa de G conducirá a un valor CODATA de G más impreciso que el actual

 

Medir la constante G de la gravitación universal de Newton es una tarea muy difícil porque la gravedad es la fuerza fundamental más débil. La teoría no permite determinar su valor por lo que ha de ser medido mediante experimentos, dando un valor de 6’674×10−11 m3 kg−1 s−2. Un artículo publicado en Physical Review Letters de Parks y Faller, del que ya nos hicimos eco en este blog, ha permitido determinar un nuevo valor de G con un error de solo el 0’0021%, o 21 partes por millón (p.p.m.). El problema es que el valor obtenido para G no coincide con el valor oficial publicado por el Grupo CODATA que publica los valores estándares de las constantes fundamentales. El nuevo valor es similar al valor CODATA-86 pero difiere del valor actual CODATA-06. Su incorporación hará que la incertidumbre del nuevo valor CODATA-10 de G en lugar de decrecer, crezca. No es la primera vez que pasa: el valor CODATA-86 tenía un error de 130 p.p.m. y el valor CODATA-98 uno de 1500 p.p.m. (aunque en dicha ocasión el valor de G no cambió). Sorpresas en la gravedad que han merecido un nuevo artículo en Nature sobre este tema, Richard Davis, “Fundamental constants: Big G revisited,” Nature 468: 181–183, 11 November 2010 (ya se publicó en Eugenie Samuel Reich, “G-whizzes disagree over gravity,” News, Nature, Published online 23 August 2010). Si en Nature hablan dos veces de este tema, Francis no puede ser menos.

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Santiago Ramón y Cajal predijo con acierto el flujo de información visual en las neuronas de las moscas

Santiago Ramón y Cajal comparó las neuronas del sistema visual de la mosca (dibujo izquierdo) con las de un vertebrado (dibujo derecho) y se imaginó cómo podría evolucionar el primero hacia el segundo (dibujo central). Gracias a ello descubrió el flujo correcto de información visual en las moscas (dibujo izquierdo), desde los fotorreceptores, pasando por las células monopolares, hasta las neuronas. Un nuevo estudio publicado en Nature ha demostrado que las flechas de estos dibujos (izquierda y centro) son correctas. La gran intuición del genial español logró lo que en su época se podía considerar como un hito científico de primera magnitud, que ha requerido casi un siglo para ser confirmado de forma definitiva. Nos lo cuenta Chi -Hon Lee, “Neuroscience: The split view of motion,” News & Views, Nature 468: 178–179, 11 November 2010, que se hace del artículo técnico de Maximilian Joesch, Bettina Schnell, Shamprasad Varija Raghu, Dierk F. Reiff, Alexander Borst, “ON and OFF pathways in Drosophila motion vision,” Nature 468: 300–304, 11 November 2010.

La verificación definitiva de las ideas de Ramón y Cajal ha requerido el uso de técnicas de ingeniería genética para manipular y visualizar la actividad de neuronas específicas. Entre los fotorreceptores de la retina y las primeras neuronas del sistema visual se encuentran células monopolares de cinco tipos, L1-L5 (en la mosca Drosophila melanogaster). Cada tipo de célula es un canal independiente de información visual hacia las neuronas. Para la detección temprana del movimiento se utilizan los canales L1 y L2. Joesch et al. han registrado la actividad eléctrica de las neuronas sensibles al movimiento cuando se desactiva o se permite la actividad de las células monopolares de ambos tipos, demostrando que son necesarios ambos canales independientes. El bloqueo de las células L1 elimina la respuesta ante bordes brillantes en movimiento (canal ON), mientras que el bloqueo de las células L2 suprime la respuesta ante el movimiento de bordes oscuros (canal OFF). De forma similar a como la información de los fotorreceptores en los vertebrados se separa en dos canales bipolares separados (ON y OFF), en la mosca las señales de los fotorreceptores se segregan en dos canales ON-L1 y OFF-L2.

¿Por qué la señal de los fotorreceptores se divide en dos canales (ON y OFF) antes de excitar a las neuronas? Se cree que este mecanismo de codificación responde a un compromiso entre coste energético y cantidad de información transmitida. Con un solo canal, requeriría mucha energía amplificar las señales del movimiento de bordes oscuros (OFF) para que fueran discernibles en igual medida que las de los bordes brillantes (ON); sin dos canales separados podría perderse información. Joesch et al. creen que sus resultados confirman el modelo de Reichardt-Hassenstein (desarrollado en los 1950 para explicar el comportamiento de ciertos escarabajos, Chlorophanus). Según este modelo la respuesta de las neuronas al movimiento se obtiene a partir de cambios locales en la luminancia. La señal de un fotorreceptor se retrasa y se compara, mediante una multiplicación, con la señal instantánea de un fotorreceptor vecino. El problema del modelo es que multiplicar dos señales negativas debe generar una señal positiva. Joesch et al. ofrecen una solución a este problema, ya que la separación de las señales de los fotorreceptores en los canales ON y OFF, cada uno con componentes positivas y el otro con negativas, respectivamente, permite multiplicar las señales con su signo correcto. Los ingenieros eléctricos ya utilizan una técnica similar para implementar un multiplicador (desarrollada por Gilbert en los 1960).

El procesamiento de los datos del telescopio espacial Fermi y la doble burbuja galáctica de rayos gamma

Una análisis/procesado de los datos de rayos gamma obtenidos con el Telescopio Espacial Fermi de la NASA ha revelado dos grandes burbujas de rayos gamma a ambos lados del plano galáctico de nuestra galaxia, la Vía Láctea, cuyo origen parece ser su superagujero negro central. Las burbujas se extienden hasta 25.000 años-luz hacia el norte y hacia el sur del centro galáctico. Todavía el origen y la naturaleza detallada de estas burbujas no ha sido descubierta. El artículo técnico ha sido aceptado para su publicación en The Astrophysical Journal (el preprint todavía no está en ArXiv, o yo  no he sido capaz de encontrarlo). La noticia ha copado todos los medios. “NASA’s Fermi Telescope Finds Giant Structure in our Galaxy,” 09 nov. 2010, incluyendo la foto astronómica del día (10 nov. 2010). La explicación más razonable, todavía sin confirmar, es que se trata de un chorro de partículas del agujero negro supermasivo en el centro de la galaxia. Pero las burbujas también pueden haberse formado como resultado de las emisiones de gas en explosiones durante el proceso de formación de estrellas. El vídeo que abre esta entrada explica brevemente el análisis de datos realizado. Recomiendo, por supuesto, ver el vídeo que abre a la noticia de la NASA.

PS (6 ago. 2011): Más información reciente en “Fermi Bubbles” y “From Hazes to Bubbles in the Inner Galaxy.”