Podcast CB SyR 236: Premios Nobel de ciencias de 2019 y otras noticias

Por Francisco R. Villatoro, el 11 octubre, 2019. Categoría(s): Ciencia • Colaboración externa • Física • Medicina • Noticias • Podcast Coffee Break: Señal y Ruido • Química • Recomendación • Science ✎ 4

He participado en el episodio 236 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVooxApple Podcasts], titulado “Ep236: Gala Nobel 2019; Análisis de los Nobel de Fisiología y Medicina, Física y Química; Machine Learning en Cosmología”, 10 oct 2019. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Nuestra gala de los Nobel 2019 (min 9:30); Fisiología y Medicina: Gestión del oxígeno en las células (27:00); Física: Cosmología teórica y exoplanetas (1:19:30); Química: Baterías de Litio (2:09:40); Algoritmos genéticos para analizar datos de supernovas tipo Ia(2:26:30). Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una colaboración del Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife con el Área de Investigación y la UC3 del Instituto de Astrofísica de Canarias.»

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En la foto, en el Museo Elder (abajo de derecha a izquierda), su director Héctor Socas Navarro  @hsocasnavarro (@pcoffeebreak), Javier Licandro @ssolariac, y Carlos Westendorp @cwestend, y por videoconferencia (arriba de izquierda a derecha) Beatriz Ruiz Granados @cmbearg, Sara Robisco Cavite  @SaraRC83, Alberto Aparici @cienciabrujula, Ignacio Crespo @SdeStendhal, y Francis Villatoro  @emulenews

Tras la presentación con un audio/recomendación del climatólogo Roger G. Barry (1935 – 2018) y un comentario sobre la pronunciación de los nombres polacos. Y pasamos a hablar de los premios Nobel. Sobre el proceso de nominaciones recomiendo leer lo que escribí en “Mi predicción de los Premios Nobel de 2016”, LCMF, 02 oct 2016.

Nos habla Ignacio del Premio Nobel de Medicina. Recomiendo mi pìeza “Premio Nobel de Medicina 2019: Kaelin Jr., Ratcliffe y Semenza por la regulación de la hipoxia y la sensibilidad al oxígeno”, LCMF, 07 oct 2019; el anuncio oficial, la nota de prensa y la información avanzada. Empezamos con una larga discusión sobre la edición genética CRISPR-Cas9 y por qué no ha recibido el Nobel. Ignacio nos explica cómo se adaptan las células a la falta de oxígeno y su relación con la EPO (una molécula famosa por su papel en el dopaje). La explicación es muy recomendable. 

Nos habla Bea del Premio Nobel de Física. Recomiendo mi pìeza “Premio Nobel de Física 2019: James Peebles (cosmología teórica) y Michel Mayor y Didier Queloz (exoplanetas)“, LCMF, 08 oct 2019; el anuncio oficial, leer la nota de prensa, la información divulgativa y la información científica. Un premio similar al del año pasado que se reparte como 1/2 + 2 × 1/4 entre dos temas muy diferentes; en este año a la cosmología física y los exoplanetas. También recomiendo Ethan Siegel, “Three Astrophysicists Reveal Structure Of Universe To Win The 2019 Nobel Prize,” Starts With A Bang, 08 Oct 2019; y “Didier Queloz, premio nobel de Física 2019, desarrolla un avanzado cazador de planetas terrestres en el Telescopio Isaac Newton”, Noticias IAC, 09 Oct 2019. 

 

 

Nos habla Sara del Premio Nobel de Química. Recomiendo mi pìeza “Premio Nobel de Química 2019: Goodenough, Whittingham y Yoshino por las baterías de ión-litio“, LCMF, 09 oct 2019; el anuncio oficial, leer la nota de prensa, la información divulgativa y la información científica.

Sara y Bea nos explican cómo usar algoritmos genéticos para analizar los datos de supernovas Ia y estudiar la aceleración de la expansión cósmica debida a la energía oscura. El trabajo parece muy interesante, según Bea, aunque desde el punto de vista informática Sara nos dice que no es un problema complicado. Ajustan la función matemática de H(z) para el parámetro de Hubble en función del desplazamiento al rojo z usando un algoritmos genéticos para las 1048 supernovas Ia del catálogo de Pantheon. Su resultado es una expresión funcional diferente a la predicha por el modelo LCDM, pero predice la expansión acelerada con unas 4.5 sigmas y su aparición a partir de z = 0.662 ± 0.027. 

El artículo es Rubén Arjona, Savvas Nesseris, “What can Machine Learning tell us about the background expansion of the Universe?” arXiv:1910.01529 [astro-ph.CO], 03 Oct 2019. Habrá que estar al tanto de futuros avances en esta línea. 



4 Comentarios

    1. Me parece prometedor, pues parece más escalable que otras tecnologías (y todos deseamos un Nobel español), pero hay que ser cautos, pues prometían mucho más, pero ahora mismo sólo logran el mismo orden de magnitud en número de cúbits que otras tecnologías.

  1. Buenos días, el enlace al programa 236 no funciona. ¿Podrías poner un enlace como en los anteriores programas donde se pueda escuchar directamente desde esta página?

    Gracias.

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