lunes, 24 de julio de 2023

¿A qué se llama «radiación del cuerpo negro»? - José Ramón Martínez Saavedra

¿A qué se llama «radiación del cuerpo negro»?
(Por José Ramón Martínez Saavedra)



(Noviembre 2016)



Escribo estas líneas un caluroso día de junio en Madrid; todo aquel que haya pasado al menos un día de verano en esta ciudad sabe la tortura que supone salir a la calle pasadas las dos de la tarde: un asfalto tan caliente que se podrían incluso freír huevos en él, un aire tan irrespirable y pesado que se puede hasta cortar con un cuchillo y, además, un sol de justicia bajo el cual te achicharras vivo.

Y es que, digan lo que digan, no hay nada mejor que un día de verano en Madrid para acordarse de todos los procesos de transmisión de calor. El lector interesado puede observar, por ejemplo, la conducción de calor entre el asfalto y el aire que está en contacto con él; también puede estudiar la convección de este aire caliente, subiendo desde el asfalto, impactándole (sin piedad alguna) en la cara, haciéndole sudar. En ambos casos, el calor se transmite en un medio material: bien mediante el contacto entre los dos medios, bien mediante la aparición de corrientes dentro del material en sí.

Por último, no podemos olvidarnos del Sol, y de cómo esta inmensa bola de fuego es la responsable última de este calor (si se apagase, aunque fuese por un rato, a la hora de la siesta…). Sin embargo –a diferencia de los otros dos casos–, el calor del Sol no necesita de ningún tipo de medio material para transmitirse (y hacer reventar el termómetro), sino que calienta los objetos que tiene a su alrededor irradiándolos.

“Muy bien”, podrá decir el lector, “pero esta radiación, ¿de dónde sale? ¿Y qué tiene que ver con las transferencias de calor?”. Para ello, me temo que es necesario hacer un pequeño viaje al mundo subatómico, para tratar de explicar qué está ocurriendo ahí cuando hablamos de “transmisión de calor”: sin más dilación, reduzcamos nuestra escala en un factor de mil millones, a ver qué nos encontramos.

Una vez reducidos a esta escala, podemos fijarnos en los átomos del material: pequeñas bolas que… ¡se mueven! No demasiado, probablemente, pero parece que vibren alrededor de su posición de equilibrio: es esta energía asociada a la vibración de los átomos la que generalmente asociamos a escala macroscópica con la “temperatura” de un cuerpo. Con este modelo, que un cuerpo esté “más caliente” que otro quiere decir que sus átomos vibran más en comparación.

Esta imagen explica bastante bien los procesos de transmisión de calor por conducción: imaginad que ponemos en contacto dos cuerpos, uno muy caliente (átomos vibrando) y otro muy frío (átomos casi quietos). Al ponerlos en contacto, los átomos en la superficie empezarán a “colisionar” entre sí, intercambiando energía en el proceso: los átomos que antes estaban quietos empezarán a moverse (se pondrán calientes), mientras que los átomos que antes se agitaban furiosamente probablemente se agiten bastante menos ahora (en otras palabras, se enfriarán): este proceso ocurrirá hasta que ambos materiales se agiten con la misma intensidad (es decir, que tengan la misma temperatura).

Para procesos de convección el mecanismo es bastante similar: la principal diferencia en este caso proviene del hecho de que estos procesos ocurren principalmente en fluidos, sustancias en las que los átomos tienen una mayor libertad de movimiento. En el caso de fluidos, los cambios en la temperatura suelen venir acompañados de cambios en la densidad, lo cual hace que se produzcan corrientes para redistribuir el fluido en orden de densidades. Estas corrientes mezclan regiones calientes (con átomos vibrantes) con regiones frías (con átomos casi estáticos), las cuales se equilibran entre sí posteriormente mediante procesos de conducción.

Por último, el modelo también es útil para explicar los procesos de emisión de radiación: cuando un átomo vibra no lo hace con velocidad constante, sino que sufre aceleraciones y deceleraciones constantemente: estas aceleraciones afectan a todas las partículas que conforman el átomo, las cuales tienen generalmente carga eléctrica (como el electrón y el protón). La teoría electromagnética predice –sin entrar en mucho detalle– que una partícula cargada que experimenta un movimiento acelerado emitirá radiación electromagnética; los parámetros de dicha radiación (su intensidad y su frecuencia) dependen del movimiento en sí: si la partícula vibra más, tanto la intensidad de la radiación (es decir, cuánto calor emite) como su frecuencia (es decir, en qué tipo de radiación electromagnética lo va a emitir) pueden cambiar.

La radiación de las partículas cargadas, además, se extiende por el espacio. Otra predicción —esta más intuitiva— de la teoría electromagnética es que las partículas cargadas pueden interactuar con los campos electromagnéticos que las rodean, intercambiando energía con ellos. Esto, aplicado a nuestro caso, quiere decir que la energía liberada por una partícula cargada (en forma de un campo electromagnético propagándose en el espacio) puede ser reabsorbida por otras, las cuales no tienen por qué estar en su entorno más cercano.

Por supuesto, también hay muchos otros procesos por los que un material puede emitir y absorber radiación, la mayoría de ellos asociados a transiciones electrónicas. Sin embargo, podemos intentar imaginarnos un sistema en el que eliminamos cualquier otra fuente de radiación. En este caso, la única fuente de radiación posible es la que hemos comentado anteriormente: la proveniente del hecho de que las partículas cargadas se agitan en el interior del material. Es a dicha radiación a la que nos referimos como “radiación de cuerpo negro”.

Sin embargo, el origen del nombre “cuerpo negro” no proviene precisamente de considerar un emisor térmico, sino de otra definición que, a primera vista, no tiene nada que ver; como escribía Kirchoff en 1860 [1]:

La prueba que estoy a punto de ofrecer de la ley anterior asume que se puedan imaginar cuerpos tales que (para espesores despreciables) absorban completamente todos los rayos incidentes, y no reflejen ni transmitan ninguno de ellos. A dichos cuerpos los denominaré como “perfectamente negros” o, más brevemente, “cuerpos negros”.

Esta definición, aunque en apariencia antagónica, resulta equivalente a la imagen que dimos anteriormente: un cuerpo que absorba toda la energía de la radiación, sin reflejar ni transmitir nada, implica que no hay procesos de radiación al margen de los térmicos. La energía de la radiación se convierte, en última instancia, en energía cinética de los constituyentes del cuerpo (si el material no sufre cambios en su estructura interna, por supuesto). El incremento en la energía cinética produce una agitación más intensa de las partículas, provocando una mayor cantidad de radiación térmica liberada al entorno. Dicha radiación tiene dos propiedades características: su dependencia exclusiva de la temperatura y su isotropía. La primera se refiere a que la radiación solo depende de la temperatura a la que esté el cuerpo negro; parámetros como su composición, su geometría, cualquier variable microscópica… son irrelevantes: si conocemos la temperatura del cuerpo negro, conocemos su patrón de emisión de radiación. Por otro lado, con “isotropía” nos referimos a que el tipo de radiación que emite el cuerpo es idéntica en todas las direcciones: da igual por dónde miremos, siempre encontraremos el mismo patrón de emisión tanto en intensidad como en la distribución en frecuencias de la luz.

Ambas propiedades se explican relativamente bien con nuestro modelo: si un material tiene la misma temperatura en todos lados, la energía cinética asociada a la agitación de las partículas tiene que ser la misma en prácticamente todos lados. Como dijimos anteriormente, cada temperatura tiene asociada una “energía cinética promedio” con la que se agitan los cuerpos: como el patrón de radiación depende únicamente de la cantidad de energía disponible de cara a que los componentes del material se agiten, el patrón de radiación debe depender de la temperatura única y exclusivamente. Por otra parte, este movimiento de agitación es aleatorio, y no tiene una dirección privilegiada; por tanto, en promedio se emitirá radiación en todas las direcciones posibles por igual, dando lugar al patrón isótropo de radiación que comentábamos anteriormente.

Otra propiedad extraordinariamente interesante de la radiación de cuerpo negro es su color: aunque parece de perogrullo preguntarse ¿de qué color es un cuerpo negro?”, lo cierto es que el color de un cuerpo negro depende de la temperatura a la que esté: si aumentamos su temperatura, empezaremos a ver que el material pasa de negro a rojo, de rojo a amarillo, de amarillo a blanco y de blanco a… ¿azul? ¿Cómo que azul? La respuesta a esto, en el siguiente capítulo.

 

 

Notas:

[1] «The proof I am about to give of the law above stated, rests on the supposition that bodies can be imagined which, for infinitely small thicknesses, completely absorbs all incident rays, and neither reflect nor transmit any. I shall call such bodies perfectly black, or, more briefly, black bodies». Extraído de “On the relation between the radiating and absorbing powers of different bodies for light and heat. The London, Edinburgh and Dublin philosophical magazine and journal of science (Taylor & Francis) 20 (130)”

 

 

 

José Ramón Martínez Saavedra

Magíster en Fotónica

Doctorando — ICFO-Institut de Ciències Fotòniques

 



Nacido en Madrid en 1990. Estudiante de doctorado en el grupo de Nanofotónica Teórica del Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO) de Barcelona. Máster en Fotónica por la Universidad Politécnica de Cataluña, y Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Complutense de Madrid.


Actualmente compagina sus estudios en respuesta óptica de nanoestructuras y metamateriales con una labor ocasional de divulgación científica, así como con incursiones en el mundo culinario (estas últimas sin demasiado éxito).

Recomendaciones en este Blog.


jueves, 22 de junio de 2023

ALCUBIERRE - OLDFIELD - CLARKE

 ALCUBIERRE - OLDFIELD - CLARKE

Entrevista a Miguel Alcubierre en el Pódcast Oscilador Armónico



Curiosamente en una parte de esa entrevista Isabel Cordero y Antonio Rivera
charlan con Miguel sobre un disco de Mike Oldfield

Corte Alcubierre-Oldfield




Y la casualidad es que paralelamente yo andaba estos días recomendando el maravilloso disco de Oldfield
The Songs of Distant Earth


Let There Be Ligth




Una historia de Ignorancia.
(Mi anécdota con relación a este disco)

Corría el año 1996 y viajé a Londres a visitar a mi novia, hoy mi mujer, y este disco
lo había escuchado por la radio (a Ramón Trecet en Diálogos 3 de Radio 3-RNE) y no lo encontraba en Madrid.
Me empeñe en que lo tenía que buscar y comprar aprovechando que estaba en Londres.
Una mañana, estando solo, me animé a ir a una tienda y dado que no lo encontraba me atreví a
pedírselo a un dependiente (inglés claro está) en español, le dije que era un disco que llevaba un CD-ROM. 
A mi me parecía que se lo estaba explicando perfectamente, no comprendía por qué el dependiente
no entendía mi repetida frase "Ce De Rom". Tras varias repeticiones lo dejé por imposible.
En la tarde del día siguiente volví con mi novia, no recuerdo si coincidimos con el mismo dependiente, y
a la primera me consiguió el disco.
La segunda parte de la "Ignorancia" era que el CD-ROM contenía un pista que era un juego interactivo
con imágenes inspiradas en el libro de Arthur C. Clarke y sorpresa la mía, ya en Madrid,
que no funcionaba. Entonces me enteré que era para Mac!!! y yo tenía Microsoft.
Muchos años más tarde he consguido verlo con la misma ilusión que entonces, pero he de reconocer
que ya con la visión moderna de "calidad de imágenes", al igual que si ves el "COSMOS" original,
el encanto sólo lo encontramos algunos nostálgicos.

martes, 18 de abril de 2023

What is randomness? - Lance Fortnow

What is randomness?
(By Lance Fortnow)



We deal with chance every day. The weatherman says there is a 30% chance of rain today. I flip a coin with a friend to decide which movie to see. The cost of my automobile insurance depends on the insurance company’s beliefs in the probability that I will have an accident.

It rains today. The coin lands on heads. I don’t have an accident. Who chose these outcomes or were they predetermined? If they were predetermined, why do we think of these as random events? This isn’t an article about probabilities but about how randomness occurs, or seems to occur in our everyday lives.

 

1          Coin Flips

Let’s looks at a coin flip. Our thumb pushes against the coin into the air causing it to turn over and over. The amount of effort of the thumb, the trajectory of the coin and to lesser extent the pressure and resistance of the air itself control how this coin flips. Eventually the coin hits the ground and depending on the angle will settle into one of two low-energy states, either with the “heads” side of top or the “tails” side.

There is nothing particularly random about this process. Every aspect could be controlled and simulated. Whether the coin lands on “heads” or “tails” is basically determined as soon as the coin leaves the thumb. Nevertheless, we allow or often require that one player call “heads” or “tails” while the coin is in the air and still treat whether the coin lands on “heads” or “tails” as a random event.

The weather and my safe driving depend on far more complex chains of events though again they seem predetermined from the base conditions. Two questions stick out:

-Why do we consider this processes random?

-Is there true randomness in nature?

We’ll tackle the second question first.

 

2          Randomness in Nature

“God does not play dice” famously claimed Albert Einstein, a believer in scientific determinism. Before the 20th century many scientists believed the same, that the world and the universe moves following a path full defined from its current state. In 46 the 20th century we saw the development of quantum mechanics that made us question this philosophy.

Suppose you have a light bulb and put in front of that bulb a piece of cardboard with a thin vertical slit. Then through that slip light will come through only oriented in a vertical direction. We can check that easy enough by putting another cardboard with another slit in front. If that second cardboard has a vertical slit lined up with the first cardboard, then all the light passing through the first cardboard passes through the second. If the second cardboard has its slit oriented horizontally then no light will go through

What if we orient the second cardboard’s slit at a 45-degree angle? About half of the light will go through. As we reduce the light coming from the source, we equally scale down the light that comes through the 45-degree slit.

According to quantum mechanics, light is not made up of a substance that one can make arbitrarily small. Instead light comes in packets, or quanta. Think grains of sand that make up a beach. We can reduce the light source so it emits a single quanta of light, a photon. What happens if that vertically oriented photon hits the 45-degree slit?

You can actually run this experiment and put a photo detector at the other end of the cardboard with a bell that will ring if a photon is detected. Perhaps not surprisingly, half of the time the photon is blocked and the other half of the time it comes out of the slit oriented at the 45-degree angle. Half of the time the bell is rung.

This seems like true randomness, a completely controlled and reproducible experiment that has two distinct outcomes, a bell ringing or a silent bell, each occurring seemingly independent and with probability one half. God does seem to roll dice to choose whether or not to ring the bell.

Or maybe not? Perhaps we are just observing a piece of a larger deterministic system and by measuring the photon we reduce the dimension of the system we see but it is still part of the larger picture. This is a bit confusing so let’s consider what happens if we don’t observe the outcome. Suppose instead of ringing a bell, the detector releases a poisonous gas into a box containing a live cat. If a photon is detected the cat is killed, otherwise that cat continues living unaware of the unreleased gas. Suppose we don’t look inside the box. Thus is the tale of Schrödinger's cat.

Without looking inside the box we don’t know whether the cat is alive or dead, whether or not the photon was detected. We can think of either that the cat is alive or dead and we just don’t know the answer. Or we can view it as a quantum state, where the cat is both possible alive or dead in quantum superposition. Only when we open the box and view the cat does the superposition collapse into one of the states where either the cat is alive or dead. Similarly, someone sitting outside our universe can model out universe with a deterministic transition of quantum states in superposition as long as they never look inside the system.

So do we get true randomness or not in quantum mechanics? There is no true clear answer and is more a philosophical debate than a scientific one. There are other potential sources of randomness, for example black holes that seem to destroy information, that are even harder to reason about.

While physics doesn’t yet give us a clear answer of whether we have true randomness in nature, this question does not address the flipping coin. No single photon knocks this coin off its course. The coin flips in highly controlled experiment will always land the same way. How can randomness happen when events are determined?

 

3          Randomness from Complexity

When we flip a coin, a very deterministic process, why do we consider whether the coin lands on heads or tails random? With the proper sensors and enough computing power we could determine the coin’s outcome from its movement in the air. Typically, the coin we flip these coins between two humans and we just lack the computation power to compute the answer. The outcome of the coin is unpredictable to us, and being unpredictable we treat the answer as a random event. Our inability to compute the answer makes the outcome for all practical purposes random to us.

We can say the same for the weather. The weather agencies have powerful tools and computers to predict the weather but they have to use limited models because even the most powerful machines cannot take into account all the factors that may drive the weather, even for the next day. A weather forecaster still gives a percentage of rain treating rain like a randomized event.

In a casino, the dice and roulette wheels are simple devices yet rely on a number of complex interactions that they too seem completely random. Random enough that casinos literally put their money on the line on the assumption that the bettors cannot predict the outcome of a dice throw or a roulette wheel better than random chance. In craps many casinos will allow the bettors themselves to throw the dice, knowing that even doing so won’t give them an advantage in predicting the outcome. In blackjack, the dealer will often shuffle the cards directly in front of the bettors, and yet the bettors cannot treat the deck as anything but in a perfectly random order. Even card counters assume the deck is perfectly random, they just use the outcomes of earlier cards to adjust the probabilities of later ones.

In financial markets traders need to assume a probability on future prices in order to properly price securities because these prices depend on a complex way on a series of events and future trading.

In the United Kingdom, you can bet on the outcome of sporting events, elections, winners of award ceremonies. The betting sites don’t take a risk here, they set betting odds so that both sides are equally represented and they make money independent of the outcome. But the bettors must make probability estimates, consciously or unconsciously, in order to decide on which outcome to make the bet.

Even consider the game of chess. There is no obvious randomness in chess. The current board position is fully known to both players and no random devices, such as dice used in backgammon or card shuffling used in poker, are involved in a chess match. Yet we talk about risky moves and how likely we think white will win after a certain move in the game. The complexity of chess turns this game of “perfect information” into a game of “imperfect information” seemingly adding a measure of randomness to a game with no obvious source of randomness.

When you ask a computer for a random number, it doesn’t truly give you a random number. Rather it gives you the result of a complex calculation, to give you a number you can treat as random. Similarly, cryptographic protocols make real messages appear to be truly random to those who don’t have the proper decryption keys. There are a number of theoretical results that show how to convert any sufficiently hard function into a pseudorandom generators and cryptographic protocols that cannot be distinguished from true randomness. In practice we have also developed protocols that no man or machine can distinguish from purely random.

 

4          Removing randomness by beating complexity

With better and more powerful algorithms and computers we can sometimes beat randomness built from unpredictability and complexity. Our recent ability to access large amounts of data combined with machine learning algorithms now made feasible on current technology can help break through the unpredictability barrier. We cannot usually completely predict with confidence, but we can gain enough information about future probabilities to get an advantage over those who still view the original events as completely unpredictable.

New models, stronger computers and better algorithms have greatly improved weather forecasting though we are still a long way from forecasting with certainty. Hedge funds use deep mathematical techniques to gain an advantage in trading securities. Some sophisticated bettors can find small imperfections in roulette wheels using hidden computation devices and use that to gain a small but real advantage in betting. A chess playing computer, even housed in your smart phone, can beat any human these days by doing a better job of predicting the chances of winning from potential future game boards better than humans can.


5          What is randomness?

Whether we get true randomness from nature depends on the interpretation of what nature does. Truly what we view as randomness is not randomness at all, rather it is simply what we cannot predict given the complex processes that generates the outcomes of events.

Powerful new machine learning and data analytic tools can help us do a stronger job of prediction but for many events we will never be able to fully predict outcomes. Best we can do is to understand the nature of randomness. Making decisions in the face of uncertainly is one of the great challenges that people go through every day. Even the greatest of leaders will make choices they may later regret given how events play themselves out. But understanding what we cannot predict give us the best chances to address the challenges we have in the future.

Lance Fortnow
Ph.D. Applied Math
Professor and Chair
School of Computer Science, Georgia Institute of Technolgy






Lance Fortnow is professor and chair of the School of Computer Science of the College of Computing at the Georgia Institute of Technology. His research focuses on computational complexity and its applications to economic theory.

Fortnow received his Ph.D. in Applied Mathematics at MIT in 1989 under the supervision of Michael Sipser. Before he joined Georgia Tech in 2012, Fortnow was a professor at Northwestern University, the University of Chicago, a senior research scientist at the NEC Research Institute and a one-year visitor at CWI and the University of Amsterdam. Since 2007, Fortnow holds an adjoint professorship at the Toyota Technological Institute at Chicago.

Fortnow's research spans computational complexity and its applications, most recently to microeconomic theory. His work on interactive proof systems and time-space lower bounds for satisfiability have led to his election as a 2007 ACM Fellow. In addition he was an NSF Presidential Faculty Fellow from 1992-1998 and a Fulbright Scholar to the Netherlands in 1996-97.

Among his many activities, Fortnow served as the founding editor-in-chief of the ACM Transaction on Computation Theory, served as chair of ACM SIGACT and on the Computing Research Association board of directors. He served as chair of the IEEE Conference on Computational Complexity from 2000-2006. Fortnow originated and co-authors the Computational Complexity weblog since 2002, the first major theoretical computer science blog. He has thousands of followers on Twitter.


Fortnow's survey The Status of the P versus NP Problem is CACM's most downloaded article. Fortnow has written a popular science book The Golden Ticket: P, NP and the Search for the Impossible loosely based on that article.

lunes, 13 de marzo de 2023

¿Por qué persisten los recuerdos? - José Viosca Ros

¿Por qué persisten los recuerdos?
(Por José Viosca)



(Noviembre 2016)




El primero fue en una playa. Estábamos de pie, en la arena, cuando un contacto de labios lo detuvo todo. Una ola, a punto de romper en la orilla, quedó congelada detrás de nosotros. Paró también el viento, dejando su larga melena ondeando y quieta como aquella bandera ondulada en la luna. En la boca, una lengua cálida y un sabor nuevo, intenso, abrasador. Escuché una melodía de violines y sentí unas mariposas revoloteando en el estómago. Entonces abrí los ojos y respiré. Vi frente a mí una sonrisa, y no supe si habían pasado diez segundos o diez horas.

Así fue el primer beso. Uno de esos momentos que uno recuerda con nitidez, como el nacimiento de los hijos y otros instantes únicos. Evocamos con facilidad dónde nos encontrábamos, con quién, qué ropa llevábamos. Si hacía calor o frío, el olor del lugar, y, por supuesto, la música ambiental (o los violines sonando en mi cabeza). El primer beso, en general cualquier recuerdo duradero, queda grabado en la memoria como si fuera un DVD que podamos luego reproducir a voluntad para recuperarlo (¿intacto?).

El paralelismo entre memoria y música nos puede ayudar mucho a entender cómo se las arregla el cerebro para almacenar los recuerdos. Ambos, memoria y música, tienen una base física. Si bien la música surge por las vibraciones de las moléculas del aire, los recuerdos, por su parte, se deben a cascadas de interacciones moleculares y flujos de átomos que tienen lugar en el interior del cerebro.

De hecho, el cerebro es una especie de orquesta. Una orquesta que utiliza un lenguaje propio y cuyos instrumentos son las neuronas, unas células que, cuando recordamos algo, no solo disparan ráfagas de impulsos nerviosos, sino que lo hacen de forma coordinada, miles de neuronas al mismo tiempo, como virtuosos músicos que ejecutan con precisión una partitura.

De esta forma, cada recuerdo es una especie de melodía. Una melodía única que, como toda sinfonía, tiene su propia partitura. Para cada memoria, el cerebro almacena un registro, a modo de archivo, para su consulta posterior. A cada memoria le corresponde un pentagrama que se guarda de forma dispersa en muchos lugares del cerebro, dentro de miles de neuronas que almacenan un trozo cada una. Cada neurona guarda y representa un matiz único, un aspecto diferente del recuerdo, así como cada instrumento de la orquesta lee una partitura distinta de la sinfonía. Y dentro de las neuronas, un conjunto de moléculas afina sus ráfagas de actividad, como se afinan los instrumentos de la orquesta. Una afinación que no solo sintoniza las neuronas sino que es la base material misma de la memoria.

El cerebro, el órgano donde residen los recuerdos, está hecho de células que a su vez están hechas de moléculas. Por eso mismo, la duración de los recuerdos plantea un auténtico rompecabezas biológico [1]. Por seguridad, para evitar que acumulen errores peligrosos como un coche viejo, casi todas las moléculas son destruidas pocas horas o días después de fabricarse. Sin embargo, los recuerdos duran años o, el del primer beso, toda la vida. ¿Cómo son capaces entonces las moléculas y neuronas del cerebro de almacenar los recuerdos?

 

1.1      La partitura (la traza de memoria)

Ya en su mitología, los griegos describieron la memoria como un proceso de inscripción. Mnemea, la musa de la memoria (también de la plasmación o la creación), aparece en obras de arte como una muchacha escribiendo. La joven apoya un estilete en su barbilla, intentando recordar lo que piensa para escribirlo en un rollo de papiro.

Inspirándose en esta idea, un zoólogo alemán llamado Richard Wolfgang Semon (1859-1918) conjeturó ya en el siglo XIX que la base cerebral de la memoria debía ser alguna forma de “traza” [2]. Se refería a un “registro permanente, escrito o grabado sobre la sustancia irritable” (el cerebro). 150 años después, sabemos que la traza de memoria está hecha en realidad de una variedad de componentes químicos y físicos.

En el cerebro, como en toda orquesta, hay un director que compone las partituras. Y también un vasto escenario con miles de instrumentos, cada uno con una función determinada. Hay regiones cerebrales dedicadas a codificar en el lenguaje neuronal cada parámetro del mundo sensorial, así como regiones dedicadas a enviar órdenes a los músculos para movernos. Hay neuronas que responden y representan conceptos, lugares en el espacio y formas geométricas; y neuronas cuya activación causa movimientos, miedo, satisfacción, bienestar, y otros procesos neurológicos.

El cerebro es una orquesta muy especial porque, constantemente, escribe y reproduce su música. Una música con la que representa internamente, como una especie de código cerebral, aquello que vivimos. (En realidad, aquello que interpretamos que vivimos). En cierto sentido, el compositor que hay en el cerebro anota en un diario nuestras vivencias (o aquello que interpretamos de nuestras vivencias), pero en vez de textos y fotos, el compositor escribe partituras. La memoria es ese diario que contiene todas las partituras de nuestra vida.

Solo que en el cerebro, no hay papel sino neuronas. Neuronas que son a la vez los instrumentos que ejecutan las sinfonías y el sustrato material del diario donde se escribe la partitura de la memoria.

 

1.2      El compositor (el hipocampo)

Sabemos por Henry Molaison (1926-2008), seguramente el paciente más conocido en la historia de la investigación de la memoria, que cada componente de la orquesta está situado en una región particular del cerebro. A los 27 años, a partir de una operación quirúrgica en la que quedaron lesionadas varias regiones de su cerebro, especialmente una zona llamada hipocampo, Molaison perdió la capacidad de formar memorias duraderas. Resultó extraordinario que el problema afectara solo a un tipo concreto de memoria: las memorias episódicas (los recuerdos de momentos, lugares, personas). Durante décadas, Molaison vivió atrapado en el pasado y un presente efímero. Todo se desvanecía en su mente en pocos segundos: desconocía qué estaba haciendo, con quién hablaba, o si había almorzado [3]. Pero los recuerdos anteriores a la operación, también el de su primer beso, permanecieron intactos en otras regiones del cerebro. Gracias a Molaison, sabemos que el hipocampo es el compositor que escribe las partituras, pero el papel donde quedan grabadas las memorias son neuronas en otros lugares del cerebro. La biblioteca donde quedan archivados los recuerdos es la capa más externa del cerebro, la corteza cerebral [4].

Dentro de las neuronas, las trazas de memoria se guardan principalmente en las sinapsis (unas regiones con forma de botón abombado por donde las distintas neuronas se comunican entre sí). Así lo pensó por primera vez hace más de 100 años Santiago Ramón y Cajal [5], el primer español en recibir un Premio Nobel en una disciplina científica. Cajal acertó en su intuición, aun sin poder demostrar empíricamente que las sinapsis existían – eso ocurrió décadas más tarde. Hoy sabemos que cada neurona en la corteza cerebral humana conecta 10.000 veces con otras neuronas, configurando una enorme cantidad de redes neuronales susceptibles de almacenar recuerdos. Probablemente, el cerebro es la orquesta más grande del mundo.

Como si afinaran las distintas cuerdas de una guitarra o los distintos engranajes de cada instrumento de una orquesta, las neuronas almacenan memoria ajustando sus conexiones, ya sea potenciándolas o debilitándolas. De esa forma, pensó el psicólogo canadiense Donald Hebb (1904-1985) a mediados del siglo XX, las neuronas podrían establecer lazos de realimentación y mantener una actividad reverberante. Esa sería la base cerebral de la memoria, según Hebb, una idea que también tardarían años los científicos en demostrar empíricamente.

Hebb planteó su idea con un ejemplo concreto de aprendizaje: el condicionamiento de Pávlov (el de los perros que salivan al oír una campana), y un modelo minimalista con dos neuronas [6]. Hebb imaginó lo que debía suceder en el interior del cerebro de Tungus, una especie de pastor alemán y uno de los 50 perros que Pávlov estudió, cuando aprendía el condicionamiento del reflejo de la salivación. Al principio, la neurona S, que representa y desencadena la salivación y por ello dispara (uno o varios impulsos nerviosos) cuando Tungus ve comida, está desconectada de la neurona C, que representa el sonido y dispara cuando el perro oye una campana. Por tanto, la neurona S y la neurona C no pueden inicialmente sincronizarse. Pero si la comida y la campana son mostradas a la vez varias veces, sucede algo crucial: como resultado del disparo simultáneo, ambas neuronas refuerzan sus conexiones. Así, cuando más tarde la neurona C sea activada (porque suene la campana), C activará a S y Tungus salivará. En el cerebro de Tungus, se habrá escrito entonces una partitura en su diario de recuerdos.

 

1.3      La tinta (moléculas que perduran)

Salvador Dalí pintó su cuadro más famoso, la persistencia de la memoria, inspirándose en su tierra natal. Sobre un paisaje del Alto Ampurdán (Gerona), en el centro del lienzo pintó unos relojes deformados – él los llamó relojes blandos-, para expresar una voluntad de trascendencia, un deseo de perdurar en el tiempo más allá de su propia muerte. Dalí pintó el cuadro en 1931, mucho antes de que los científicos descubrieran que es precisamente la capacidad de perdurar en el tiempo, más allá de los límites temporales convencionales, la característica fundamental de las moléculas que en el cerebro sostienen los recuerdos duraderos.

Es en las sinapsis, las bolsitas donde distintas neuronas se conectan, donde se almacenan las piezas básicas de un recuerdo, las distintas notas de la partitura de una sinfonía. Pero las moléculas que participan en la memoria se localizan por toda la neurona, también fuera de las sinapsis. Cuando una memoria se forma, una cascada de moléculas que se activan sucesivamente recorre el interior de las neuronas. Al principio, ciertas sinapsis se activan durante el aprendizaje, arrancando aquí una onda expansiva de actividades bioquímicas que se desplaza hasta el núcleo (otra bolsa dentro de la célula que contiene el material hereditario). Allí, ciertos genes se activan, dando paso a la fabricación de proteínas que volverán de nuevo a las sinapsis para modular su fuerza o incluso construir o destruir sinapsis enteras. Un verdadero “diálogo entre sinapsis y núcleo”. Así lo describió Eric Kandel (1929- ), quien descubrió muchas de estas moléculas, al recibir el Premio Nobel en el año 2000 [7].

Las moléculas son la tinta de la memoria. Los recuerdos se escriben a fuerza de moléculas que envían, reciben o modulan la transmisión de mensajes entre neuronas. Algunas moléculas empaquetan los mensajes (el neurotransmisor), otras los reciben y convierten en impulsos nerviosos (los receptores), y otras afinan el instrumento para que se ajuste a una determinada tonalidad. Como en una cascada de piezas de dominó, sin embargo, la mayoría de esas moléculas, una vez hecha su actuación, dejan de ser necesarias para que el proceso continúe. ¿De qué forma entonces unas moléculas, que por otra parte duran horas o días, pueden almacenar recuerdos que duran toda la vida?

En 1984, Francis Crick (1916-2004), quien descubriera dos décadas antes la estructura del ADN, propuso una posibilidad para resolver el dilema. Crick pensó que alguna forma de actividad bioquímica que lograra permanecer tanto tiempo como los recuerdos podría ser la base de la persistencia de la memoria. Dos décadas más tarde, otros científicos descubrieron una molécula que no solo cumplía el requisito de perdurar, sino que además su función era esencialmente colocar receptores en la sinapsis y de ese modo potenciar las conexiones neuronales [8]. Todo lo que antes habían apuntado Cajal,  Hebb y Crick cuadraba.

El nombre de esa molécula es PKMζ. No se trata de un extraño Pokémon griego, sino las siglas de una proteína llamada Proteína Kinasa M-Zeta. Una molécula que pertenece a un tipo de proteínas, las kinasas, de las que tenemos más de 500 en el cuerpo. PKMζ es especial entre todas ellas porque abunda en el cerebro y porque es capaz de perdurar durante años en las sinapsis que se activan al aprender.

Todas las kinasas son proteínas capaces de modificar a otras proteínas. Lo hacen añadiéndoles un pequeño trozo de molécula, como si añadieran la pieza que le falta a un puzle. Solo que en este caso, añaden justo la pieza donde está el botón de un interruptor, porque cuando una proteína es modificada, su comportamiento cambia de forma radical.

En algunos casos, las proteínas se activan cuando son modificadas, como le sucede a los receptores de neurotransmisor. Una vez modificados por la acción de PKMζ, los receptores son entonces transportados al lugar donde pueden ejercer su función: al interior de las sinapsis. Y una vez allí en las sinapsis -esas bolsitas que actúan como centrales de telefonía enviando y recibiendo mensajes entre neuronas- los receptores son concretamente colocados en la membrana de la sinapsis. Justo el lugar donde pueden detectar más neurotransmisor procedente de otras neuronas y potenciar la comunicación neuronal.

En otros casos, sin embargo, el significado del interruptor está invertido, de forma que la proteína es inactivada cuando es modificada por acción de PKMζ. Esto le sucede a otra proteína que actúa como una grúa quitando constantemente receptores de la membrana de la sinapsis. Estas grúas son unos verdaderos agentes del olvido que borran los trazos de tinta con los que se escribe la memoria en el cerebro. Pero al ser modificadas por PKMζ, estas grúas se bloquean, como si alguien colocara un obstáculo en las ruedas del sistema de poleas.

De esta forma, PKMζ contribuye a aumentar el número de receptores en las sinapsis de dos formas distintas: por un lado los añade y por otro lado evita que sean retirados. Por eso mismo, PKMζ es necesaria permanentemente para mantener la potenciación sináptica y que la memoria persista en el tiempo.

¿Y cómo logra PKMζ perdurar? Hay una tercera proteína que es su imagen antagónica. Es una proteína que se encarga de inhibir la producción de PKMζ. Y como en el caso anterior, esta proteína es inhibida cuando es modificada por PKMζ. Así que una vez presente, PKMζ elimina el freno a su propia fabricación. Así es como trasciende. Así es como puede preservar la tinta de las trazas de memoria.

 

1.4      No solo una molécula

Todo parecía cuadrar hasta que en 2013 dos laboratorios distintos realizaron una prueba de peso a la hipótesis de que PKMζ pudiera ser la molécula de la memoria [9]. Estos investigadores crearon ratones sin el gen de PKMζ, eliminando así la posibilidad de producir la proteína durante el aprendizaje. Uno esperaría que estos ratones fueran como la versión extrema de Henry Molaison, el paciente sin memoria, incapaces de formar cualquier recuerdo. Sin embargo, ninguno de los investigadores encontró consecuencias sobre la retención de memorias duraderas. Aquellos ratones tenían una memoria perfectamente normal.

Las hipótesis son barcos que navegan a través de duras tormentas. A veces se hunden como el Titanic, pero a veces aguantan el embiste furioso de gigantes olas e icebergs. En 2016, otro estudio descubrió una segunda molécula, muy parecida a PKMζ, que se produce cuando el gen de esta última es eliminado y que es capaz de sustituir su función. El barco aguantó esta vez, pero los científicos llegaron a una conclusión: PKMζ no es toda la tinta de la memoria. PKMζ no es el solista que protagoniza la sinfonía ni la única molécula que escribe las notas en el pentagrama de la memoria.  PKMζ es parte de un gran sistema de moléculas capaces de retener los cambios en la comunicación neuronal que sostienen los recuerdos duraderos [10].

Hay al menos otras dos moléculas necesarias para formar memoria y que también logran mantener una actividad persistente más allá de lo convencional. Y con todo, ni siquiera estas cuatro moléculas actúan en solitario. Están todas ellas inmersas en una red de decenas de moléculas que rellenan las sinapsis como la tinta que escribe las notas de la partitura, grabando la sinfonía del lejano pero vivo recuerdo del primer beso. Un sistema de moléculas que, dentro de otro sistema de miles de neuronas esparcidas por el cerebro, comienzan a vibrar y embelesarse muy pronto tras el primer contacto de labios. Labios que se funden, se acarician, que se atraen y empujan como las moléculas que en el cerebro interactúan y danzan. Un diálogo amoroso que inspira al hipocampo, un compositor escondido en un lugar recóndito del cerebro, a escribir la música de otro diálogo emocionante, vibrante, vital. Un diálogo hecho de diálogos de lenguas hechas de carne y neuronas hechas de moléculas hechas de átomos que recorren su interior como cascadas de dominó. Un diálogo de chispas que saltan entre centenares de neuronas que se afinan y sincronizan a un mismo tempo y tono, dentro de una orquesta que reproduce y que graba la obra musical que nunca podrán olvidar ninguno de los protagonistas.

 

1.5      Preguntas abiertas

Queda mucho por conocer sobre las bases biológicas de la memoria, así como de la reparación de la memoria en condiciones subóptimas.

¿De qué forma compone el hipocampo las memorias? ¿Es el único compositor en la orquesta del cerebro? Recientemente, tras la muerte de Henry Molaison, se han hecho estudios detallados de su cerebro, encontrando lesiones en otros lugares además del hipocampo [11]. En cualquier caso, sigue siendo un misterio cómo las memorias episódicas dejan de necesitar esta región cuando se hacen longevas.

También sabemos que hay distintos tipos de memorias. El propio Molaison tenía defectos en memorias episódicas, pero podía aprender tareas motoras. ¿Participan las mismas moléculas en memorias no declarativas?

A nivel molecular, el cuadro es todavía incompleto. ¿Cuántas moléculas hacen falta para construir un recuerdo? ¿Cuántas son suficientes? ¿Qué genes se expresan y qué proteínas deben fabricarse para inscribir una memoria a largo plazo?

Las moléculas persistentes, PKMζ y las demás, deben tener algún freno. De lo contrario las múltiples memorias que vamos adquiriendo con la vida acabarían saturando las sinapsis del cerebro. ¿Cómo se evita que esto ocurra?

¿Qué papel tiene la formación o la eliminación de sinapsis (cambios estructurales) respecto a la potenciación o debilitamiento de las sinapsis existentes (cambios funcionales)? ¿Es este equilibrio igual en todos los tipos de memoria y zonas del cerebro? ¿Qué papel exacto juega la potenciación respecto al debilitamiento de las conexiones sinápticas? ¿Y qué aspectos concretos de una memoria son almacenados por una sinapsis individual?

¿Cuántas redes neuronales codifican un recuerdo? ¿Hay redundancia, o cada red neuronal codifica un recuerdo? ¿Cuántos recuerdos puede una neurona almacenar? ¿Cuántas neuronas hacen falta para codificar un recuerdo?

Sabemos que en el cerebro hay muchos tipos de neuronas, que se distinguen, entre otras características, por el neurotransmisor o combinación de neurotransmisores que emplean (excitadoras, inhibidoras, etc.), por la longitud de sus proyecciones y por la zona del cerebro donde se encuentran. ¿Qué tipos de neuronas son necesarias para formar una memoria? ¿Cómo contribuye y qué almacena cada una de esas clases? ¿Qué papel desempeñan las nuevas neuronas que continuamente se forman en el hipocampo? ¿Y qué funciones tienen otros tipos de células no neuronales, como la glía?

¿Cuánto dura en realidad una memoria? Algunos estudios recientes en ratón sugieren que algunos traumas aprendidos podrían transmitirse de una generación a otra. ¿Sucede esto de forma general, en otros tipos de memorias y en otras especies? Curiosamente, Richard Wolfgang Semon, el primero en hablar de la traza de memoria, fue un acérrimo defensor del Lamarckismo (la herencia de los caracteres adquiridos), e incluso pensaba que las memorias podían heredarse.

¿Cómo envejecen las memorias? ¿Permanecen intactas o van transformándose en el tiempo? La analogía del cerebro como un DVD que graba y reproduce los recuerdos no es del todo precisa: sabemos que la memoria tiene una escasa fidelidad. ¿Qué es entonces lo que persiste y cómo sucede ese proceso de transformación con el tiempo?

¿Cómo funciona el proceso de recordar? ¿Participan en él las mismas moléculas y mecanismos cerebrales que en la adquisición de memorias? Se sabe que durante la reactivación de los recuerdos tiene lugar un proceso llamado reconsolidación que permite modificar el contenido de los recuerdos [12], ¿cómo influye el proceso de recordar en la persistencia de la memoria? ¿Puede intervenirse en el momento de recordar una memoria para eliminar recuerdos traumáticos? ¿O para potenciar la persistencia de recuerdos que desaparecen, como ocurre en enfermedades neurodegenerativas?

Para que una memoria persista, tiene que resistir al olvido. ¿Cómo funciona este proceso? ¿Qué mecanismos cerebrales son responsables? ¿Puede frenarse el olvido para evitar la pérdida de memoria que ocurre con la edad, o acelerarse para borrar traumas? Hay niños y niñas con discapacidades intelectuales congénitas causadas por alteraciones en las moléculas que escriben en el cerebro la memoria a largo plazo. ¿Será posible algún día potenciar la memoria y el aprendizaje en un contexto educativo de una forma socialmente justa y que atienda a la vez a la diversidad de necesidades educativas?

¿Qué papel exacto tiene el sueño? Sabemos que el descanso es importante para formar memorias [13]. Algo que, años antes de que ningún científico lo describiera, el escritor Jorge Luis Borges (1899-1986) plasmó virtuosamente en el cuento “Funes el Memorioso” – una metáfora del insomnio que el autor padecía. El protagonista del cuento, Ireneo Funes, tenía una memoria portentosa. No era capaz de olvidar nada, todo lo recordaba. “Más recuerdos tengo yo solo que los que habrán tenido todos los hombres desde que el mundo es mundo”, así describía el protagonista su capacidad. Pero al contrario de lo que uno pudiera sospechar, lejos de un don aquello se reveló como un auténtico calvario. No dormía bien y los recuerdos dolorosos lo martirizaban. “Mi memoria es como vaciadero de basuras”, decía Funes. Todo detalle insignificante quedaba impregnado en su memoria. Incapaz de desechar detalles superfluos, Ireneo era incapaz de entender el mundo porque no podía generalizar. No podía, por ejemplo, saber si el mismo perro que había visto horas antes de perfil era el mismo perro que ahora veía de frente, porque ambas imágenes no coincidían exactamente. Quizá su calvario tuvo una única recompensa: la de guardar celosamente un recuerdo nítido, cristalino y puro, seguramente el más vívido jamás experimentado, de aquello con lo que todos soñamos de vez en cuando: el primer beso.

 

 

Bibliografía:

[1] E. D. Roberson and J. D. Sweatt, “A biochemical blueprint for long-term memory,” Learn.Mem., vol. 6, no. 1072–0502, pp. 381–388, Jul. 1999.

[2] P. Pietikäinen, Alchemists of human nature : psychological utopianism in Gross, Jung, Reich, and Fromm. Pickering & Chatto, 2007.

[3] Rodrigo Quian Quiroga, Borges y la memoria. EDITORIAL SUDAMERICANA, 2012.

[4] R. G. Morris, “Elements of a neurobiological theory of hippocampal function: the role of synaptic plasticity, synaptic tagging and schemas,” Eur.J.Neurosci., vol. 23, no. 0953–816X, pp. 2829–2846, Jun. 2006.

[5] B. Milner, L. R. Squire, and E. R. Kandel, “Cognitive neuroscience and the study of memory,” Neuron, vol. 20, no. 0896–6273, pp. 445–468, Mar. 1998.

[6] D. O. Hebb, The Organization of Behavior. New York: Wiley, 1949.

[7] E. R. Kandel, “The molecular biology of memory storage: a dialogue between genes and synapses,” Science (80-. )., vol. 294, no. 5544, pp. 1030–1038, Nov. 2001.

[8] T. C. Sacktor, “How does PKMζ maintain long-term memory?,” Nat. Rev. Neurosci., vol. 12, no. 1, pp. 9–15, Jan. 2011.

[9] R. G. Morris, “Forget me not.,” Elife, vol. 5, 2016.

[10] P. W. Frankland and S. A. Josselyn, “Neuroscience: Memory and the single molecule.,” Nature, vol. 493, no. 7432, pp. 312–3, Jan. 2013.

[11] J. Annese, N. M. Schenker-Ahmed, H. Bartsch, P. Maechler, C. Sheh, N. Thomas, J. Kayano, A. Ghatan, N. Bresler, M. P. Frosch, R. Klaming, and S. Corkin, “Postmortem examination of patient H.M.’s brain based on histological sectioning and digital 3D reconstruction.,” Nat. Commun., vol. 5, p. 3122, 2014.

[12] Y. Dudai, “The restless engram: consolidations never end.,” Annu. Rev. Neurosci., vol. 35, pp. 227–47, 2012.

[13] R. Stickgold and M. P. Walker, “Sleep-dependent memory triage: evolving generalization through selective processing,” Nat. Neurosci., vol. 16, no. 2, pp. 139–145, Jan. 2013.

 

 

José Viosca Ros

Doctor en Neurociencias

Comunicador Científico

Web jvros

 





Bioquímico y neurocientífico con especialización en pedagogía y comunicación científica.
Nació en Valencia (1982) y creció en El Puerto de Santa María (Cádiz).
Doctor en Neurociencias por la Universidad Miguel Hernández de Elche, obtuvo la licenciatura en Bioquímica (Universidad de Valencia) y posteriormente la certificación pedagógica (Universidad de Castilla la Mancha) y el Experto Universitario en Divulgación y Cultura Científica (UniOvi-OEI). Hizo su tesis sobre la neurobiología de la memoria y completó una estancia postdoctoral en El Laboratorio Europeo de Biología Molecular.
Actualmente, escribe artículos y libros de divulgación científica.