Hallazgos Clave Sobre Generación de Electricidad Mediante Bacterias

Investigadores del Instituto de Biodiseño (de la Universidad Estatal de Arizona) están utilizando bacterias como una opción viable para generar electricidad. En un nuevo estudio, dirigido por Andrew Kato Marcus y sus colegas Cesar Torres y Bruce Rittmann, han obtenido conocimientos cruciales que pueden llevar a la comercialización de una prometedora tecnología para células de combustible microbianas (MFCs por sus siglas en inglés).
Puede emplearse cualquier tipo de desecho, como aguas residuales o estiércol de cerdo, y la célula de combustible microbiana genera energía eléctrica. A diferencia de las células de combustible convencionales que dependen del gas hidrógeno como combustible, la célula de combustible microbiana puede utilizar diversos combustibles orgánicos disueltos en el agua.Las bacterias tienen una diversidad tan rica que los investigadores pueden encontrar bacterias que se alimenten de casi cualquier desecho como parte de su dieta diaria. Al unir el metabolismo bacteriano directamente con la producción de electricidad, la MFC elimina los pasos extra necesarios en otras tecnologías de células de combustible.Hay muchos tipos de reactores para MFCs. Sin embargo, todos tienen un par de terminales como los de las baterías: un ánodo y un cátodo.Las bacterias dependen del ánodo para vivir. Como las bacterias emplean el ánodo en su metabolismo, se posicionan estratégicamente en su superficie para formar una comunidad bacteriana a la que se denomina biofilm.
El nuevo modelo numérico desarrolla la idea de que la matriz bacteriana es conductora.El tratamiento de la matriz del biofilm como un conductor permitió al equipo describir el transporte de electrones impulsados por el gradiente del potencial eléctrico. La relación entre la matriz del biofilm y el ánodo se puede describir ahora mediante una ecuación común para un circuito eléctrico, la ley de Ohm.El biofilm completo está actuando como el propio ánodo, un electrodo viviente.El concepto del ánodo de biofilm permitió al equipo describir el transporte de electrones desde las bacterias al electrodo, y el gradiente del potencial eléctrico.En su modelo, el equipo identificó tres variables cruciales para controlar una MFC: la cantidad de material de desecho (combustible), la acumulación de biomasa en el ánodo y el potencial eléctrico en el biofilm. El tercer factor es un concepto totalmente nuevo en las investigaciones sobre las MFCs.Modelando el potencial en el ánodo del biofilm, los científicos tienen ahora un indicador de cómo está operando la MFC y por qué. Pueden predecir cuánto voltaje proporcionará y cómo aumentar al máximo el rendimiento de energía controlando los diversos factores.

Arquitectura Medieval, Precursora de unas Matemáticas del Siglo XX

Los intrincados trabajos de mosaico decorativo presentes en la arquitectura medieval del mundo islámico parecen mostrar la avanzada geometría de cuasicristal decagonal, un concepto descubierto por los matemáticos y físicos occidentales sólo en los años setenta y ochenta del pasado siglo. De confirmarse el hallazgo, la aplicación islámica medieval de esta geometría sería al menos medio milenio anterior a su uso en Occidente.El hallazgo ha sido realizado por Peter J. Lu de la Universidad de Harvard, y Paul J. Steinhardt de la Universidad de Princeton."No podemos decir con seguridad lo que implica", advierte Lu. "Podría ser la prueba de un destacado papel de las matemáticas en el arte islámico medieval, o podría ser simplemente una forma más fácil para los artesanos de construir su arte. Sería increíble que todo fuera coincidencia. Como mínimo, nos muestra que una cultura a la que con frecuencia no damos suficiente crédito, estuvo bastante más avanzada de lo que pensábamos".Los asombrosos y detallados patrones geométricos de los mosaicos son un rasgo distintivo de la arquitectura islámica medieval a lo largo de Oriente Medio y Asia Central. Los historiadores del arte hace mucho tiempo asumieron que esos elementos fueron creados a partir de modelos más simples y con herramientas elementales como reglas y compases. Pero no se ha explicado cómo los artistas y arquitectos pudieron crear los inconfundiblemente complejos patrones en los mosaicos que adornan muchos de los edificios islámicos medievales."Las reglas y compases permiten hacer un buen trabajo para las simetrías recurrentes de los modelos más simples que vemos", explica Lu, "pero probablemente se requirió la utilización de herramientas más complejas para conseguir las composiciones de mosaicos con sofisticadas simetrías decagonales".Si bien es posible crear estos modelos de manera individual utilizando herramientas básicas, son increíblemente difíciles de reproducir en una escala mayor sin generar grandes distorsiones geométricas. Los más complejos trabajos de mosaico islámicos medievales tienen tan poca distorsión que ello hace sospechar a Lu que hay mucho más que herramientas básicas y trabajo paciente detrás de tales obras."Colocar individualmente centenares de decágonos con una regla habría sido sumamente difícil" argumenta Lu. "Resulta mucho más probable que esos artesanos usaran mosaicos particulares que nosotros hemos encontrado descomponiendo la obra de arte".Estos mosaicos primarios constan de juegos de cinco polígonos contiguos. Para los artesanos islámicos medievales pueden haber representado una caja de herramientas para generar grandes números de distintivos patrones de mosaicos sin el proceso largo, meticuloso, y a menudo defectuoso, de crear cada segmento de modo individual.Estos mosaicos especiales se pueden haber usado para generar una amplia gama de complejas pautas de mosaico en las construcciones más importantes del Islam medieval, incluyendo edificios en Irán, Turquía, Irak, Afganistán y la India.

Resuelven el Cubo de Rubik en 26 Movimientos

Es un juguete con el que la mayoría de los niños ha jugado alguna vez, pero los resultados de Gene Cooperman, profesor de Ciencias Informáticas de la Universidad del Nordeste, y su colaborador Dan Kunkle, no son la obra de un niño. Los dos han demostrado que bastan 26 movimientos para resolver cualquier configuración de un cubo de Rubik, un nuevo récord. Históricamente el mejor resultado demostrado contemplaba 27 movimientos.Cooperman y Kunkle pudieron lograr este nuevo récord a través de dos técnicas primarias: utilizaron 7 terabytes de disco distribuido como una extensión de la memoria RAM, para poder albergar algunas grandes tablas y desarrollar una nueva y ultraveloz forma de computar los movimientos, e incluso grupos completos de movimientos, empleando la teoría matemática de los grupos.Cooperman y Kunkle pusieron todas las configuraciones del cubo de Rubik en una familia de juegos de configuraciones. Luego buscaron el resultado de aplicar un solo movimiento a todas las configuraciones de una familia de juegos de configuraciones a la vez. Simularon esto en un ordenador a una velocidad de 100 millones de veces por segundo, usando una nueva técnica en la teoría matemática de los grupos.
En mayo del año 1997, Richard Korf, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), anunció que había encontrado las primeras soluciones óptimas al Cubo de Rubik. Su investigación demostró que la solución óptima media era de 18 movimientos y creyó que cualquier cubo podría resolverse en no más de 20 movimientos. Sin embargo fue incapaz de demostrar esto y nadie había podido demostrar nunca que podría resolverse en menos de 27 movimientos.El programa primero hace un gran precómputo, y luego, con gran rapidez, en aproximadamente un segundo, encuentra una solución en 26 movimientos o menos para cualquier estado del cubo de Rubik.Cooperman y Kunkle utilizaron las computadoras de Teragrid (teragrid.org) y de la Universidad del Nordeste.El Cubo de Rubik, inventado a finales de la década de 1970 por el húngaro Erno Rubik, es quizás el más famoso de los puzzles combinatorios de su tiempo. La publicidad en su embalaje habla de miles de millones de combinaciones, lo que realmente es una subestimación. Hay de hecho, más de 43 trillones (millones de millones de millones) de estados diferentes que pueden alcanzarse desde cualquier configuración dada.

Ignorando la Matemática Subyacente, los Antiguos Crearon Sofisticadas Máquinas

Un investigador en la Universidad de Harvard está reuniendo un creciente número de evidencias de que antiguos artesanos griegos fueron capaces de diseñar sofisticadas máquinas sin conocer necesariamente la teoría matemática que respalda su construcción.
Análisis recientes de tratados técnicos que datan del siglo quinto antes de nuestra era, revelan que la tecnología floreció entre artesanos con un conocimiento teórico limitado.Los artesanos tenían su propio tipo de conocimiento que no tenía que estar basado en la teoría, y eran capaces de construir dispositivos calibrados con precisión.
La balanza, usada para medir el peso en todo el mundo antiguo, es el mejor ejemplo de los hallazgos del profesor Mark Schiefsky sobre la distinción entre el conocimiento teórico y el práctico de los constructores. Trabajando con un grupo dirigido por Jürgen Renn, Director del Instituto Max Planck para la Historia de la Ciencia, en Berlín, Schiefsky ha encontrado que la balanza conocida como "balanza romana", que tiene los brazos desiguales, estaba en uso ya en los siglos cuarto y quinto aC, antes de que Arquímedes y otros pensadores de la era Helenística hicieran una demostración matemática de sus fundamentos teóricos."La gente asume que Arquímedes fue el primero en usar la balanza romana porque se tiende a creer que uno no puede crear tal artefacto sin conocer la ley de la palanca. En realidad, sí es posible hacerlo, y diversos artesanos lo hicieron. Ellos tenían su propio juego de reglas para fabricar la balanza y calibrarla", explica Schiefsky.Las necesidades prácticas, así como el método de prueba y error, llevaron al desarrollo de tecnologías tales como la citada balanza romana.

La Evolución Lingüística Sigue Pautas Propias de la Selección Natural

Los matemáticos de la Universidad de Harvard, Erez Lieberman, Jean-Baptiste Michel y sus colegas, basándose en una fórmula desarrollada por ellos, conciben el desarrollo lingüístico como un esquema esencialmente evolutivo: Al igual que los genes y los organismos sufren la selección natural, las palabras, específicamente los verbos irregulares del idioma inglés que no forman el tiempo pasado añadiendo la partícula "-ed" al final de la palabra, están sujetos a una poderosa presión "normalizadora" a medida que el idioma se desarrolla.
El análisis matemático de esta evolución lingüística revela que la conjugación de los verbos irregulares se comporta de una manera sumamente regular, hasta el punto de que se pueden predecir las futuras fases de la trayectoria evolutiva de un verbo.Antes, los idiomas se consideraban sistemas demasiado confusos y difíciles para ser estudiados matemáticamente, pero ahora estos investigadores han sido capaces de cuantificar con éxito un aspecto del cambio y desarrollo del idioma.Lieberman, Michel y sus colegas partieron para su nuevo trabajo de estudios realizados anteriormente sobre siete reglas que competían unas contra otras para la conjugación de los verbos en el inglés antiguo. El uso de seis de estas reglas se ha ido perdiendo gradualmente con el paso del tiempo. Encontraron que la única regla superviviente, que agrega el sufijo "-ed" para formar el pasado simple y el participio pasado, contribuye a la decadencia evolutiva de los verbos irregulares ingleses según una función matemática específica: Se regularizan a un ritmo inversamente proporcional a la raíz cuadrada de su frecuencia de uso.
En otros términos, un verbo empleado con una frecuencia 100 veces menor, evolucionará 10 veces más rápidamente.Para desarrollar esta fórmula, los investigadores rastrearon el estado de 177 verbos irregulares del inglés antiguo a través de los cambios lingüísticos producidos en el inglés medieval y luego en el inglés moderno. De estos 177 verbos que eran irregulares hace 1.200 años, quedaban 145 irregulares en el inglés medieval posterior y sólo 98 siguen siendo irregulares hoy.Lieberman y el grupo de Michel computaron la "longevidad" de los verbos irregulares supervivientes para predecir cuánto tiempo deberá transcurrir para que se regularicen. Los más comunes, como "be" (en español, ser o estar), y "think" (pensar), tienen una longevidad esperada tan larga (38.800 y 14.400 años, respectivamente) que a efectos prácticos nunca serán regulares. Los verbos irregulares con menores frecuencias de uso, como "shrive" (en español, confesar) y "smite" (golpear) con longevidades esperadas de 300 y 700 años, respectivamente, es mucho más probable que sucumban a la regularización.

Representación Gráfica de Conjuntos Inmensos de Datos Para Detectar Peligros

Poco después del 11-S, los estadounidenses se preguntaron alarmados: ¿Cómo nuestros servicios de vigilancia pasaron por alto los indicios? Sospechosos que figuraban en listas de observación movieron dinero en formas llamativas. El "parloteo" sospechoso había aumentado en los meses anteriores. Un sujeto de visita en el país había ofrecido dinero en efectivo para aprender a pilotar, pero no a aterrizar, un avión de pasajeros. En retrospectiva, estas pepitas de información delatora proporcionaron indicios del terrible ataque que se avecinaba.
El problema fue que la mayoría de tales pepitas estaban ocultas en medio de una avalancha de datos que llegaron más rápido de lo que los analistas podían procesar. La recogida de datos de un día podría llenar más de 6 millones de iPods de 160 gigas. Lo que es más, como las personas, las pepitas algunas veces discrepan. Y, como una historia contada y recontada que se va distorsionando, sus mensajes cambiaron, a veces de manera imperceptible.Finalmente, la mayoría de las pepitas están bajo la forma de datos difusos no estructurados. Por ejemplo, el mismo rostro puede aparecer en tres videos de vigilancia. Tales indicios, como la mayoría, no vienen convenientemente empaquetados en una hoja de cálculo ordenada o en un texto escudriñable letra a letra; deben ser inferidos a partir de fotos, videos y voces.Para impedir un próximo 11-S, los analistas deben mezclar, por así decirlo, el ojo enciclopédico de Google con el genio deductivo de Sherlock Holmes.A finales del siglo pasado, Edward Tufte catalogó formas de visualizar datos estructurados (por ejemplo, horarios de trenes) o similares (por ejemplo, tasas de mortalidad). Hoy en día, los investigadores de la Dirección de Ciencia y Tecnología del Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos están creando formas de apreciar datos difusos como una imagen tridimensional donde los indicios de amenazas pueden resaltar de entre todo lo demás.
El emergente campo del análisis visual lleva ahora el trabajo de Tufte a su siguiente fase. Los investigadores que trabajan en esta labor están automatizando la forma en que los analistas reconocen y valoran las amenazas potenciales. Los matemáticos, lingüistas y expertos en lógica hacen que el universo colectivo de datos asuma una forma significativa. Ellos le asignan brillo, color, textura, y tamaño a miles de millones de datos conocidos o supuestos, y crean reglas para integrar estos valores de forma que resalten las amenazas. Por ejemplo, las grabaciones de video de un día, llamadas de teléfonos móviles, fotos, registros bancarios, salas de chat en internet y mensajes de correo electrónico, pueden tomar la forma de una nube gris azulada. Si un gran peligro acecha a Los Ángeles y a Boston, estas ciudades son resaltadas en un mapa de Estados Unidos.Las imágenes estáticas de un mes pueden ser animadas como una película que presenta de manera acelerada el paso del tiempo, y en la que una "cordillera" creciendo revela una amenaza en auge.Pasarán años antes que el análisis visual pueda detectar automáticamente pistas a partir de datos difusos tales como el video, pero se van haciendo progresos hacia esa meta.

Pasos Matemáticos Cruciales Para el Ensayo de Cirugías Con Copias Virtuales de Cada Paciente

Accidentalmente, un cirujano mata a un paciente, deshace el error y comienza de nuevo. ¿Pueden los matemáticos hacer realidad esa idea de la ciencia-ficción? Se aproxima con rapidez el día en que un cirujano pueda practicar sobre el "doble digital" de su paciente (una copia virtual del cuerpo de éste) antes de realizar la operación quirúrgica real, según el matemático Joseph Teran de la UCLA que está ayudando a hacer viable una tecnología para la cirugía virtual. Las ventajas de esta nueva tecnología salvarán vidas.
"El cirujano puede permitirse cometer errores sin consecuencias cuando utiliza un simulador, y aprender de sus errores", explica Teran. "Si comete errores, puede deshacerlos como lo hace cualquiera que se equivoca al teclear una palabra en un documento usando un procesador de textos. Volver a empezar es un gran beneficio de la simulación. La simulación quirúrgica está llegando, no hay ninguna duda sobre esto. Es una alternativa más barata frente a los cadáveres y una alternativa más segura para los pacientes".Los pacientes pueden ser escaneados y entonces es posible generar un doble digital tridimensional. Es una copia virtual del cuerpo del paciente, incluyendo sus órganos internos. El cirujano hace primero la operación quirúrgica en el paciente virtual. Con un simulador, un cirujano puede practicar un procedimiento decenas o cientos de veces. Cuando está clara la mejor forma de realizar la cirugía, entonces el paciente acudirá al hospital para ser operado.
Ahora, ya puede hacerse un doble corporal tridimensional digital de cualquier persona, pero actualmente eso requiere la labor de 20 especialistas entre seis y nueve meses. En un futuro cercano, un único técnico podrá hacerlo en cuestión de minutos. La disponibilidad fácil de esta tecnología permitirá a los cirujanos cometer menos errores sobre los pacientes reales. El único factor limitante es la complejidad de la geometría involucrada, pero Teran y sus colaboradores están trabajando en eso.La tecnología será especialmente útil para nuevos tipos de cirugías, que por su carácter novedoso no hayan podido ser ensayadas tanto como sería deseable.Hacer realidad la cirugía virtual requerirá resolver ecuaciones matemáticas, así como progresar en la geometría computacional y en la informática. Siendo un experto en matemáticas aplicadas, Teran trabaja en estos campos; él desarrolla algoritmos para resolver las ecuaciones. Los adelantos hechos por Teran y otros científicos en la geometría computacional, ecuaciones especiales y la computación a gran escala están acelerando la viabilidad práctica de la cirugía virtual.

Modelo Matemático Para los Copos de Nieve

Ahora pueden hacerse crecer copos de nieve tridimensionales en un modelo computerizado, utilizando un programa desarrollado por matemáticos de la Universidad de California en Davis y la Universidad de Wisconsin-Madison.
Ningún copo de nieve es verdaderamente igual a otro, aunque pueden ser muy similares entre sí. El por qué no son más diferentes es un misterio. Modelar el proceso puede resolver, al menos en parte, este enigma.Complicados, increíblemente variados y bellos, los copos de nieve han intrigado a los matemáticos por lo menos desde 1611, cuando Johannes Kepler predijo que la estructura de seis puntas reflejaría una estructura cristalina subyacente.Los copos de nieve crecen a partir del vapor de agua condensado alrededor de algún tipo de núcleo, como una partícula de polvo. La superficie del cristal creciente es una compleja capa semilíquida donde las moléculas del vapor de agua circundante pueden pegarse o despegarse. Lo más probable es que las moléculas se peguen a las concavidades.
El modelo construido por Janko Gravner, profesor de matemáticas en la Universidad de California en Davis, y David Griffeath, de la Universidad de Wisconsin-Madison, toma en cuenta estos factores, así como la temperatura, la presión atmosférica y la densidad del vapor de agua. Ejecutando el modelo bajo condiciones diferentes, los investigadores han podido recrear una amplia gama de formas de los copos de nieve naturales.En lugar de intentar modelar cada molécula de agua, se divide el espacio en pequeñas porciones tridimensionales de un micrómetro de lado. El programa tarda aproximadamente 24 horas en producir un "copo de nieve" en un ordenador moderno de escritorio.Como en el mundo real, las agujas son el patrón más común de copo de nieve generado en el ordenador. El copo de nieve clásico de seis puntas es relativamente raro, tanto en la simulación por ordenador, como en la naturaleza.Gravner y Griffeath también se las arreglaron para generar algunos nuevos copos de nieve, como un "copo mariposa" que se parece a tres mariposas pegadas entre sí a lo largo del cuerpo. Gravner sostiene que no parece haber ninguna razón para que estas formas no aparezcan en la naturaleza, aunque reconoce que serían muy frágiles e inestables.