Supongamos que estamos intentando identificar cuándo se dió un suceso antiguo en particular, pero que nuestra mejor estimación lo sitúa solo dentro de un abanico de 10.000 años. Y ahora imaginemos que algo pudiera reducir esa ventana del “cuándo” a apenas 30 años.
Ese algo parece que ya existe y tiene esta potencia de resolución temporal. Se trata de una nueva herramienta matemática diseñada y probada por un equipo internacional de científicos, integrado, entre otros, por Abbas Ourmazd y Russell Fung, de la Universidad de Wisconsin-Milwaukee en Estados Unidos, así como Robin Santra y Oriol Vendrell, del Sincrotrón Alemán de Electrones (DESY, por sus siglas en alemán).
La herramienta, un algoritmo de aprendizaje automático, reduce las incertidumbres de datación durante sucesos cambiantes, mejorando la precisión en un factor de hasta 300.
Podría tener numerosas aplicaciones, desde datar con mejor precisión sucesos pasados de cambio climático a determinar cuándo se forman o se rompen los enlaces moleculares durante reacciones químicas que duran solo unas pocas milbillonésimas de segundo.
La incertidumbre en la datación ha sido toda una pesadilla en muchas áreas de la ciencia desde siempre. Tenemos a menudo datos, pero no dataciones razonablemente concretas para ellos.
Los investigadores construyeron el algoritmo extrayendo una débil “flecha del tiempo” de datos “ruidosos” con dataciones temporales corrompidas. Pensemos en ello como restaurar la secuencia inicial de una baraja de cartas después de que haya sido barajada.
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