Suscríbete al boletín semanal

Recibe cada semana los contenidos más relevantes de la actualidad científica.

Si estás registrado

No podrás conectarte si excedes diez intentos fallidos.

Si todavía no estás registrado

La Agencia SINC ofrece servicios diferentes dependiendo de tu perfil.

Selecciona el tuyo:

Periodistas Instituciones
Si estás registrado

No podrás conectarte si excedes diez intentos fallidos.

Si todavía no estás registrado

La Agencia SINC ofrece servicios diferentes dependiendo de tu perfil.

Selecciona el tuyo:

Periodistas Instituciones

Descubren una fórmula para cubrir la falta de datos del pasado de la Tierra y predecir los del futuro

Un equipo de científicos estadounidenses y británicos ha desarrollado una herramienta matemática para reconstruir datos desaparecidos en el pasado, como la información de los estudios sobre el clima de la Tierra o la evolución de las poblaciones. El estudio, que se publica en junio en New Journal of Physics, está basado en el funcionamiento de las dinámicas de los animales depredadores de roedores.

Los investigadores han estudiado las dinámicas depredador-presa. Foto: Thomas Hawk.

Los estudios sobre la evolución climática y la ecología del pasado suelen verse obstaculizados por la falta de información. Desde hace mucho tiempo se consideraba que los datos perdidos, necesarios para completar el puzzle evolutivo, eran imposibles de localizar, pero la comunidad científica ha creado ahora una fórmula para rellenar esos vacíos del conocimiento y ayudar a predecir el futuro.

En el número de Junio del New Journal of Physics (copropiedad del Institute of Physics del Reino Unido y la Sociedad Alemana de Física) aparece el artículo “Recuperando la información ‘perdida’ en presencia del sonido”, en el que se describen los detalles de una aplicación basada en las dinámicas de animales depredadores de roedores. Se trata de una herramienta matemática que ofrece una solución para el problema de reconstrucción de información perdida o desaparecida en estudios de sistemas dinámicos como el clima del planeta o las poblaciones animales.

Los autores de la investigación han sido un equipo de científicos de California y Lancaster, que han sido capaces de recrear datos con éxito en un estudio sobre una comunidad de mustélidos y ratones de campo. Para ello han desarrollado un original planteamiento Hamiltoniano del problema, utilizando un algoritmo matemático que tiene en cuenta que las dinámicas de cada sistema contienen parámetros desconocidos, y que los datos son distorsionados por fluctuaciones aleatorias.

Muchas especies de mamíferos pequeños tienen dinámicas cíclicas de población, oscilando periódicamente entre comunidades grandes y pequeñas. Este fenómeno de comportamiento ha tenido perplejos a los ecologistas durante décadas. Los datos reconstruidos sobre estás dinámicas depredador-presa pueden ayudar a comprender mejor por qué algunas especies descienden repentinamente.

Los creadores de la herramienta la consideran un método original de reconstrucción de datos perdidos, que arrojará nueva luz sobre cómo y por qué el clima llevó al planeta, desde las épocas glaciares a los periodos cálidos. El sistema matemático permitirá a los investigadores calcular la información que falta y componer una imagen más completa de lo que sucedió.

La aplicación también hará posible abordar estudios ecológicos que ahora se encuentran incompletos o distorsionados. ¿Por qué fluctúan de forma tan dramática las poblaciones de algunos animales, como conejos o zorros? ¿Qué factores tienen mayor influencia sobre el descenso de poblaciones y, finalmente, su extinción?

Algunas investigaciones científicas actuales, como las fluctuaciones extremas de poblaciones en ciertas especies de animales, o los estudios sobre cambio climático también podrían beneficiarse del método. La evolución climática está sujeta a cambios cíclicos, que pueden ser desvelados aplicando este método para medir la distribución de isótopos en sedimentos extraídos del fondo del mar, lo que potencialmente ayudará a entender mejor las razones que hay detrás del cambio climático.

Según los investigadores “el método se podrá aplicar también a muchos casos en los que no se hayan podido registrar ciertas variables de estado”, no sólo relacionados con el cambio climático y la ecología, sino también en ámbitos tan dispares como los estudios sobre poblaciones en riesgo de epidemias o los de motores de cohetes destinados a los nuevos vehículos de exploración espacial.

---------------------------------------

Referencia bibliográfica:

Smelyanskiy V N et al. Recovering 'lost' information in the presence of noise: Application to rodent-predator dynamics. New Journal of Physics 11: 053012, junio de 2009

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons
Artículos relacionados
Tres modelos matemáticos ayudan a decidir quién se vacuna primero
Carmen Olmedo, Aurora Limia, Grupo de Trabajo de Modelos Matemáticos

La vacunación en España, que prioriza a las personas más vulnerables y avanza escalonadamente por edad, se apoya en modelos matemáticos realizados por investigadores españoles que han concluido que esa es la estrategia que más muertes y hospitalizaciones evita.

Matemáticas para mejorar el tratamiento de la degeneración macular

Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid han creado una simulación matemática que recrea el avance de la degeneración macular asociada a la edad, una de las principales causas de ceguera. Este modelo se puede utilizar para conocer mejor cómo se origina la enfermedad y evaluar cuáles son los tratamientos más efectivos.