He participado en el episodio 269 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVoox, iTunes], titulado “Ep269: Gravitondas y Campos Cuánticos; La Civilización del Valle del Indo; IA en Física Solar; IA en Cosmología”, 28 may 2020. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Predicen un nuevo efecto de interacción entre ondas gravitacionales y el vacío cuántico (min 6:00); Inscripciones del Valle del Indo, una de las civilizaciones más antiguas (1:10:40); Predicción del nuevo ciclo solar usando IA (2:16:00); GalaxyNet: La red neuronal que ha aprendido la relación entre materia oscura y galaxias (2:43:20); Señales de los oyentes (3:08:00). 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».

Ir a descargar el episodio 269 en iVoox.

En la foto, en el Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife, Héctor Socas Navarro @hsocasnavarro (@pcoffeebreak), su director, y Nicolas Sanchís-Gual (Univ. Lisboa), y, por videoconferencia, Isabel Cordero-Carrión (Univ. Valencia) @FuturaConjetura, Alberto Aparici @cienciabrujula, Sara Robisco Cavite  @SaraRC83, y Francis Villatoro  @emulenews. Más tarde nos abandonaron Isa y Nico, y se incorporó  María Ribes Lafoz @Neferchitty.

El vídeo de YouTube estará disponible completo durante unos días y luego será recortado, pues Coffee Break: Señal y Ruido es un podcast, no un canal de YouTube.

Tras la presentación, Héctor nos aclara que la noticia sobre la interacción de la galaxia enana Sagitario con la Vía Láctea, y su posible efecto sobre el Sistema Solar, ya la contamos en Ep. 261 (LCMF, 03 abr 2020).

Nos cuenta Nico Sanchís el artículo de Adrian del Rio, Nicolas Sanchis-Gual, …, Jose Navarro-Salas, «Spontaneous creation of circularly polarized photons in chiral astrophysical systems,» Physical Review Letters 124: 211301 (27 May 2020), doi: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.211301, arXiv:2002.01593 [gr-qc] (05 Feb 2020). El artículo propone un nuevo fenómeno: se pueden crear de forma espontánea fotones polarizados circularmente debido a efectos gravitacionales en sistemas astrofísicos que sean quirales; por ejemplo, un sistema binario de agujeros negros en los que sus espines están orientados en direcciones diferentes y su suma en una dirección diferente a la del plano sobre el giran uno en otro.

Nos cuentan Nico cómo la idea clave fue de Adri (el primer autor) que permitió usar simulaciones de fusiones de agujeros negros obtenidas de bases de datos; así pudieron verificar que en los sistemas binarios de agujeros en rotación con «espines» (momentos angulares) con orientaciones arbitrarias. Así el valor de un invariante pseudoescalar llamado de Chen–Pontryagin determina la intensidad de radiación electromagnética emitida. Por ahora son valores muy pequeños, la intensidad es similar a la radiación de Hawking, pero en lugar de ser una señal continua, sería una señal de tipo estallido con una duración de milisegundos. Así se propone que podría ser una posible explicación de los FRBs (en los que se ha observado una polarización circular).

Por muy atractivo que sea el nuevo efecto, su observación es extremadamente difícil; además, su explicación de los FRBs es muy especulativa. Sin lugar a dudas los autores tienen mucho trabajo por delante y publicarán gran número de artículos, sean o no sean muy especulativos, es un trabajo muy interesante.

Se incorpora María para hablarnos de un artículo en Palgrave Communications (revista de Springer–Nature) sobre unas inscripciones del Valle del Indo (la mayoría de sus grandes ciudades, Mohenjo-daro y Harappa). Alberto nos habla de la historia de esta civilización (también llamada de Harappa) y María nos habla de las dificultades de descifrar (o interpretar) las inscripciones que se han observado en ciertas tablillas. Esta civilización no interaccionó con otras en su punto álgido, con lo que no se pueden descifrar sus símbolos usando su traducción a otras lenguas.

El nuevo artículo es Bahata Ansumali Mukhopadhyay, «Interrogating Indus inscriptions to unravel their mechanisms of meaning conveyance,» Palgrave Communications 5: 73 (09 Jul 2019), doi: https://doi.org/10.1057/s41599-019-0274-1. Por cierto, la revista Palgrave Communications no tiene índice de impacto, porque no está en el SSCI (JCR Social Science Edition), aunque aparece en otros listados bibliográficos (https://www.nature.com/palcomms/about/indexing) y además cambiará de nombre a este verano a Humanities & Social Sciences Communications (https://www.nature.com/palcomms/about/update), quizás buscando lograr un índice de impacto con el nuevo nombre.

Nos habla Sara del uso de herramientas de aprendizaje automático (machine learning) mediante técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) para intentar predecir el ciclo solar 25 (estamos acabando el ciclo 24). Sara nos explica muy bien el uso de redes de neuronas artificiales en un algoritmo de aprendizaje con refuerzo para aprender de varios ciclos solares cómo predecir el siguiente. Héctor nos comenta que no le gustan las predicciones de los ciclos solares que no usan la Física; estas predicciones de caja negra (blackbox) para predecir los ciclos solares suelen fallar mucho.

Critica Héctor que podría haber un sesgo de evidencia incompleta (cherry picking) en la presentación de los resultados de validación del algoritmo; quizás solo presentan los mejores resultados; a Héctor le hubiera gustado que se aportaran los resultados de todos los experimentos realizados (pero eso es algo que tendría que haber solicitado los revisores en la revisión por pares, o peer review). El artículo es B. Benson, W. D. Pan, …, Q. Hu, «Forecasting Solar Cycle 25 using Deep Neural Networks,» Solar Physics 295: 65 (19 May 2020), doi: https://doi.org/10.1007/s11207-020-01634-y, arXiv:2005.12406 [astro-ph.SR] (25 May 2020).

Nos cuenta Sara otra aplicación del aprendizaje auntomático a la astrofísica, el aprendizaje de la relación entre el halo de materia oscura de una galaxia (lo que predicen la mayoría de los modelos de formación galáctica) y los datos observacionales que tenemos de dichas galaxias (la curva de luz, el ritmo de formación estelar, etc.). Usando una técnica de árboles de decisión determinan los parámetros observacionales más relevantes, que resultan ser seis, pero su algoritmo está implementado con una librería de tensor networks que prefiere una potencia de dos, así que toman las ocho más relevantes. 

El artículo es Benjamin P. Moster, Thorsten Naab, …, Joseph A. O’Leary, «GalaxyNet: Connecting galaxies and dark matter haloes with deep neural networks and reinforcement learning in large volumes,» arXiv:2005.12276 [astro-ph.GA] (25 May 2020). 

Y llegamos a señales de los oyentes (en este caso del chat de YouTube). ¡Qué disfrutes del podcast!