¿Puede un gato salvar la relatividad? Reflexiones entre relojes, veneno y la necedad científica

La relatividad, esa joya del siglo XX, lleva décadas ganando todas las batallas experimentales. Y sin embargo, en las esquinas más oscuras del internet —donde los videos de teorías conspirativas compiten con recetas de brownies y predicciones de Nostradamus— aún se alzan voces que claman: “¡La relatividad está mal!”. En ese contexto surge el delicioso y agudo preprint de V.G. Rousseau, titulado “Einstein’s Cat: A Thought Experiment Against Anti-Relativist Claims”. Con humor, rigor y una pizca de dramatismo cuántico felino, el autor responde a un argumento que parece salido de una mala tertulia de Reddit: la idea de que la dilatación temporal solo afecta a los relojes de luz, y no a los mecánicos.

Vamos por partes.

1. Gatos, relojes y veneno: el planteamiento

Inspirado por Schrödinger y su célebre felino cuántico, Rousseau presenta un experimento mental protagonizado por el Sync-or-Die Clock, una máquina tan poética como letal. Esta máquina sincroniza un reloj de luz y uno mecánico, y pone en juego la vida del gato de Einstein si estos no coinciden. ¿El gatillo? Una compuerta lógica XOR: si las señales del reloj y del láser llegan desincronizadas, se libera veneno.

Este mecanismo, aunque imaginario, tiene un objetivo muy concreto: desmontar la afirmación de que solo los relojes de luz experimentan dilatación temporal al cambiar de marco de referencia. En otras palabras, Rousseau quiere mostrar que la relatividad aplica a todos los relojes, no importa si cuentan pulsos de fotones o engranajes de metal.

2. El argumento anti-relativista y por qué no sobrevive

La tesis que Rousseau combate se resume así: en un sistema en movimiento, un reloj de luz se atrasa debido a la dilatación temporal, pero un reloj mecánico sigue su ritmo como si nada. Si esto fuera cierto, bastaría comparar ambos para refutar la relatividad.

Pero esto viola un principio básico: la simetría entre sistemas inerciales. Si un experimento produce resultados diferentes solo porque lo observas desde otro tren, avión o asteroide, entonces estás diciendo que el universo tiene un marco preferido. Y eso, como diría Einstein, es una herejía física.

Con el Sync-or-Die Clock, Rousseau muestra que si asumimos que solo el reloj de luz se dilata, entonces el gato muere en un marco pero vive en otro. Contradicción. Ergo, la hipótesis es falsa. Todos los procesos —fotónicos o mecánicos— dilatan el tiempo por igual cuando se mueven a velocidades relativistas.

3. ¿Y qué hay de nuevo, viejo?

Este tipo de argumentación no es nueva. De hecho, el experimento de Hafele-Keating ya comparó relojes atómicos en aviones y en tierra hace más de 50 años. ¿El resultado? Coincide con la relatividad. Pero en un mundo donde los negacionismos florecen hasta en física, Rousseau reaviva el fuego de la pedagogía.

Y aquí es donde el artículo brilla: toma conceptos complejos y los empaqueta en una narrativa que mezcla lógica formal con referencias culturales. Un gato entre la vida y la muerte, un reloj que puede matar y una puerta lógica como juez supremo del destino. Todo esto al servicio de una idea sencilla pero poderosa: la relatividad funciona.

4. Aplicaciones y consecuencias

Más allá del argumento contra los anti-relativistas, hay un subtexto más profundo. La ciencia necesita defenderse no solo con ecuaciones, sino con imaginación. El Sync-or-Die Clock no es un aparato real, pero es una herramienta educativa potentísima. Podría usarse en aulas, videos, o incluso en museos interactivos para explicar por qué la dilatación temporal es real y universal.

Además, recordar que la relatividad afecta a todos los procesos físicos tiene implicaciones prácticas. Desde la sincronización de satélites GPS hasta el diseño de experimentos en aceleradores de partículas, no hay tecnología moderna sin relatividad. Negarla no es solo filosóficamente torpe: es tecnológicamente suicida.

5. Un guiño a los especialistas

Para los que quieran más carne matemática, aquí va la clave técnica del razonamiento de Rousseau:

Supongamos que un pulso de luz recorre una distancia vertical h mientras el dispositivo se mueve a velocidad constante v. Entonces, desde un marco externo:

(ct')² = (vt')² + h²

Despejando t':

t' = h / sqrt(c² - v²)

Si el reloj mecánico no se dilatara, indicaría solo 30 s. Pero la luz, al recorrer una trayectoria más larga debido al movimiento, tarda más. La única forma de que todo coincida en ambos marcos es que el reloj mecánico también sufra dilatación temporal. Eso se expresa así:

t' = t / sqrt(1 - v²/c²)

6. Conclusión: el gato está vivo… y la ciencia también

El texto de Rousseau es un llamado a las armas intelectuales: no dejemos que el ruido de la ignorancia tape la música de la física. Y si para defender la relatividad hace falta construir relojes de la muerte y matar (o no) a un gato imaginario, que así sea.

Porque al final del día, la física no se trata solo de fórmulas, sino de entender cómo el universo baila con el tiempo. Y en ese vals cósmico, todos los relojes —ya sean de engranajes, átomos o luz— bailan igual.

Referencias

1. Einstein, A. (1905). Zur Elektrodynamik bewegter Körper. Annalen der Physik, 322(10), 891–921.

2. Hafele, J. C., & Keating, R. E. (1972). Around-the-World Atomic Clocks. Science, 177(4044), 166–168.

3. Nagel, M. et al. (2015). Direct terrestrial test of Lorentz symmetry. Nature Communications, 6, 8174.

4. Rousseau, V. G. (2025). Einstein’s Cat: A Thought Experiment Against Anti-Relativist Claims, arXiv:2503.17248

5. Schrödinger, E. (1935). Die gegenwärtige Situation in der Quantenmechanik. Naturwissenschaften, 23, 807–812.

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¿Puede una carga eléctrica detectar la rotación de la Tierra? Un paseo crítico entre Maxwell, Mach y Einstein

 

Imagina que colocas una carga eléctrica en reposo en medio de un enorme laboratorio subterráneo. Nadie la toca. Nadie la mueve. Pero de pronto, ¡zas! empieza a experimentar una fuerza. ¿De dónde viene? ¿Se volvió loca la carga? ¿O acaso hay algo más profundo en juego?

Un reciente artículo de carácter especulativo, titulado "A Simple Electric Experiment to Detect the Earth’s Rotation" propone que una simple carga eléctrica podría ser sensible a la rotación de la Tierra, generando un campo eléctrico observable como resultado. Esta afirmación pone sobre la mesa cuestiones no menores: ¿deberíamos reinterpretar aspectos fundamentales del electromagnetismo clásico? ¿Es posible detectar el movimiento absoluto usando sólo una carga? ¿Y qué tiene que decir la relatividad sobre todo esto?

Este artículo busca no solo revisar la propuesta, sino también abrir un diálogo entre físicos, filósofos y lectores curiosos: ¿estamos ante una idea revolucionaria, o ante un malentendido disfrazado de innovación?

¿Qué dice exactamente el artículo?

La hipótesis central es que una carga puntual colocada en reposo en un laboratorio que gira con la Tierra (es decir, en un sistema de referencia no inercial) debería experimentar una perturbación en su campo eléctrico que puede ser detectada por instrumentos suficientemente sensibles. El autor sugiere que, al resolver las ecuaciones de Maxwell desde un marco rotante, se genera un término eléctrico adicional debido al movimiento rotacional.

El argumento se sostiene en el uso de un sistema rotante (como un laboratorio pegado a la Tierra) y la aplicación de la transformación de campos electromagnéticos a marcos no inerciales. Aparecen efectos tipo campo magnético inducido por rotación (al estilo de los campos de Coriolis en mecánica), lo que permitiría medir el campo eléctrico generado incluso por una carga estacionaria.

¿Por qué es provocador?

1. Rompe con la idea de simetría: Normalmente, pensamos que una carga puntual en reposo no tiene más que un campo eléctrico radial y estático. Este artículo propone que esa idea no es del todo válida en marcos rotantes.

2. Toca fibras filosóficas: Invoca el principio de Mach, según el cual las leyes físicas deben depender solo de relaciones entre objetos materiales, no de movimientos absolutos. La Tierra gira… ¿pero con respecto a qué?

3. Apela a experimentación sencilla: Plantea que podríamos hacer este experimento en la Tierra, sin necesidad de satélites ni colisionadores. Solo con buena instrumentación de laboratorio.

Un poco de física para especialistas

En un marco rotante, las ecuaciones de Maxwell se modifican. Usando el formalismo del tensor campo electromagnético F(mu,nu) y considerando una métrica no inercial para un sistema en rotación angular omega (vector), se introducen términos adicionales en las ecuaciones de campo.

El efecto se deduce a partir del potencial vectorial en coordenadas rotantes, que introduce componentes del tipo:

E_efectivo = E + omega x (omega x r) + 2 * (omega x v)

Aquí, el segundo término representa la fuerza centrífuga y el tercero la de Coriolis, pero análogos electromagnéticos también aparecen.

El autor resuelve la ecuación de Poisson para el potencial escalar en el sistema rotante:

nabla^2(phi) = -rho / epsilon_0 + términos adicionales

Esos “términos adicionales” dependen de la rotación, lo que produce un ligero aplanamiento del campo eléctrico, perceptible como un efecto medible con sensores eléctricos sensibles.

¿Qué tan plausible es esto?

Crítica física: El electromagnetismo clásico ya ha sido formulado en sistemas no inerciales. Los términos adicionales que emergen pueden interpretarse como efectos ficticios que desaparecen al pasar a un marco inercial. Pero lo que este trabajo sugiere es que esos efectos pueden generar campos reales, detectables desde el propio marco rotante.

Esto entra en conflicto con la idea central de la relatividad general: que no hay forma de distinguir un marco de referencia privilegiado. Si el experimento detecta rotación sin necesidad de comparar con “las estrellas fijas”, entonces parecería que hay un sistema privilegiado, lo que resucita la crítica de Mach a Newton y cuestiona parte del andamiaje de Einstein.

Crítica experimental: A pesar de que el experimento es “sencillo” en teoría, los efectos predichos son del orden de 10^-20 V/m, lo cual es miles de veces menor que el campo eléctrico terrestre ambiental. ¿Podemos de verdad medir eso? ¿Cómo eliminamos las interferencias?

¿Volvemos a la física aristotélica?

En tiempos donde los GPTs escriben poesía y los físicos detectan ondas gravitacionales, ¿qué ganamos con pensar en una humilde carga eléctrica? Mucho más de lo que parece.

El experimento recuerda el viejo problema del cubo de Newton: si el agua gira dentro del cubo, ¿está rotando con respecto a qué? El intento de resolverlo dio pie a ideas como la relatividad de Einstein, que intenta eliminar cualquier referencia absoluta. Pero si una carga solita puede detectar el giro de la Tierra, entonces la rotación sí es absoluta. ¿Estamos volviendo, sin quererlo, a un universo con éter?

Aplicaciones (si esto es correcto…) 🔋

Detección ultrasensible de movimiento rotacional

Sensores inerciales eléctricos

Pruebas de relatividad general con nuevas herramientas

Filosofía de la ciencia aplicada a marcos no inerciales

Conclusión: ¿genialidad o desvarío?

El artículo es atrevido, elegante en sus cálculos y cuidadosamente escrito. Pero no está libre de problemas. Sus resultados pueden interpretarse como una manifestación de efectos ficticios internos al sistema rotante, no como pruebas de movimiento absoluto. Y aún si su predicción es correcta, las implicaciones filosóficas y físicas deben analizarse con mucho más cuidado.

Aun así, ¡vaya regalo! En un mundo donde las guerras y las inteligencias artificiales marcan los titulares, que alguien nos invite a repensar el campo eléctrico de una carga en reposo es, sin duda, un acto de resistencia intelectual.

Referencias:

1. S. López-Pérez, "A Simple Electric Experiment to Detect the Earth’s Rotation", arXiv:2503.15790 [physics.class-ph] (2025). https://arxiv.org/pdf/2503.15790

2. Jackson, J. D., "Classical Electrodynamics", 3rd ed. (Wiley, 1999).

3. Mach, E., "The Science of Mechanics" (1919).

4. Einstein, A., "Relativity: The Special and the General Theory" (1920).

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La paternidad adoptiva ¿Biología o sociedad ?

  

Hoy es el día de San José, una figura que ha sido el símbolo de la paternidad adoptiva por excelencia en la tradición católica y en la educación de la mayoría de los mexicanos. No solo fue el padre terrenal de Jesús, sino que representa la idea de que la paternidad va mucho más allá de la biología: que puede convertirse en un acto de amor, compromiso y responsabilidad.

Para mí, este día es particularmente significativo, porque también elegí ser padre adoptivo y agradezco a mi esposa por estar en el mismo barco que yo. Sé también que parecen estar de moda los divorcios, los padres ausentes, los padres adoptivos, las madres solteras, las madres adoptivas, etc. Nuestra identidad en los roles de varón y mujer en la familia ha estado cambiando, lo que ha generado que las parejas se reestructuren varias veces en la vida.

Cuando dos personas que se aman deciden formar una familia y abrazar a la progenie independientemente de los lazos biológicos que existan, no es solo un acto de generosidad por ambas partes, sino una elección que, como toda acción humana, conlleva desafíos, cuestionamientos filosóficos y un sinfín de implicaciones psicológicas y sociales.

Esto nos lleva a una pregunta fundamental: ¿es la adopción una solución en sí misma o introduce nuevas complejidades que la sociedad todavía no comprende del todo?

La adopción: ¿equilibrio o constante perturbación?

Desde una perspectiva física, podríamos modelar la adopción como un sistema dinámico que busca equilibrio. En física, un sistema está en equilibrio cuando las fuerzas que actúan sobre él se compensan, generando estabilidad. Sin embargo, en la realidad, la adopción es más bien un sistema en constante perturbación, con múltiples variables emocionales y psicológicas que nunca permanecen estáticas.

Modelo de equilibrio dinámico en la adopción:

F_total = F_padres + F_hijo + F_sociedad = 0

Donde:

F_padres: Fuerzas emocionales y psicológicas de los padres adoptivos.

F_hijo: Fuerzas emocionales y psicológicas del niño adoptado.

F_sociedad: Influencias y expectativas sociales.

Este modelo simplificado sugiere que para alcanzar un equilibrio, la suma de todas estas fuerzas debe ser cero. Sin embargo, en la práctica, estas fuerzas cambian constantemente y pueden generar tensiones que no siempre se resuelven con facilidad.

Identidad y sentido de pertenencia: un dilema filosófico

Uno de los mayores desafíos de la adopción es la construcción de la identidad. Un niño adoptado puede sentirse parte de una familia con la que no comparte vínculos biológicos, lo que a veces genera conflictos internos. Tanto madre como padre deben mostrarse generosos, sobre todo en ceder y compartir autoridad y confianza, pero también responsabilidad y compromiso.

Esto plantea una pregunta filosófica:

¿Es la identidad una construcción social basada en la genética o puede redefinirse a través de las relaciones y experiencias compartidas?

La respuesta no es sencilla. La filosofía y la psicología han debatido durante siglos sobre si somos producto de la naturaleza (genética) o de la crianza (experiencias). La adopción es un caso extremo de este dilema, porque obliga a redefinir qué significa ser padre, madre e hijo.

La adopción en la naturaleza: evidencia evolutiva y supervivencia de especies

La adopción no es un fenómeno exclusivamente humano. Existen múltiples ejemplos en la naturaleza que sugieren que adoptar crías ajenas puede tener beneficios evolutivos.

1. Delfines y ballenas:

Existen registros de delfines y ballenas que han adoptado crías huérfanas de su misma especie e incluso de especies distintas. Esto podría estar relacionado con el comportamiento social de los cetáceos, en donde la cohesión grupal es clave para la supervivencia.

2. Chimpancés y bonobos:

Investigaciones han demostrado que algunos primates, como los bonobos y chimpancés, adoptan crías huérfanas dentro de sus grupos sociales. Esta estrategia aumenta la cooperación y asegura la preservación del conocimiento de supervivencia dentro del grupo.

3. Lobos y perros salvajes:

En las manadas de lobos, las crías pueden ser adoptadas por miembros no biológicos del grupo si pierden a sus progenitores. Esto garantiza la estabilidad de la manada y la posibilidad de perpetuar su legado genético a través de la supervivencia del grupo.

4. Pingüinos emperador:

Se ha documentado que algunos pingüinos emperador adoptan huevos o crías que han sido abandonadas. En un entorno extremo como la Antártida, el éxito reproductivo de la colonia depende de la cooperación, por lo que adoptar puede ser una estrategia de supervivencia colectiva.

5. Meerkats (suricatas):

En estas comunidades, cuando una madre muere, otras hembras suelen asumir la responsabilidad de criar a las crías huérfanas. Esto fortalece la cohesión del grupo y maximiza las probabilidades de supervivencia de la manada.

Estos ejemplos muestran que la adopción es una estrategia natural que no solo fortalece los lazos sociales en especies cooperativas, sino que también mejora las posibilidades de supervivencia de la descendencia.

Desafíos emocionales: una constante en el tiempo

Los estudios indican que tanto los padres adoptivos como los hijos pueden experimentar sentimientos de pérdida, rechazo y culpa. Estos desafíos emocionales pueden manifestarse en cualquier etapa de la vida y afectar la dinámica familiar a largo plazo.

Cita:

"La pérdida es la cuestión central que enfrentan las personas involucradas en la adopción." (Child Welfare Information Gateway)

Estos sentimientos pueden mitigarse con apoyo psicológico, pero no desaparecen por completo. La adopción no es solo un acto de amor, sino un proceso continuo de aprendizaje y adaptación.

Conclusión: ¿solución o nuevo desafío?

Hoy, en el día de San José, me pregunto si la adopción es la solución definitiva para quienes necesitan un hogar o si, más bien, es un proceso en el que cada miembro de la familia debe reinventarse constantemente. La adopción es un acto de amor, pero también un desafío que requiere valentía, paciencia y una reflexión profunda sobre lo que significa ser familia.

Al final, quizá la paternidad no consista en transmitir genes, sino en compartir la vida. Y tal vez, al igual que en la física, nunca alcancemos un equilibrio perfecto, pero eso no significa que la búsqueda no valga la pena.

Referencias

Child Welfare Information Gateway. (2016). Impacto de la adopción sobre los padres adoptivos. Recuperado de: https://www.childwelfare.gov/topics/adoption/impact-adoption/

AdoptUSKids. Ser padre adoptivo. Recuperado de: https://adoptuskids.org/para-familias/como-adoptar/ser-padre-adoptivo

Brodzinsky, D. M., & Schechter, M. D. (1990). The Psychology of Adoption. New York: Oxford University Press.

Silk, J. B. (2005). "The Evolution of Cooperation in Primate Groups". Behavioural Ecology and Sociobiology.

Hrdy, S. B. (2009). Mothers and Others: The Evolutionary Origins of Mutual Understanding. Harvard University Press.

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¿Puede la teoría de juegos y la matemática predecir el futuro del crimen organizado?

 

Sí, hablaré de ciencia, pero también de una problemática que toca a nuestras puertas, pues la ciencia puede resolver mucho en éstas cuestiones. 

El hallazgo del rancho de exterminio en Teuchitlán confirma una realidad que muchos en Jalisco ya conocemos: las autoridades minimizan o distorsionan los hallazgos de los colectivos de búsqueda. No es la primera vez. En el Cerro del Cuatro, donde vivo, he visto cómo las madres buscadoras encuentran restos y las autoridades luego emiten anuncios falsos, negando o minimizando los hallazgos. Ante esto, ver al CJNG publicar un video acusando a estas madres de plantar evidencia es no solo indignante, sino revelador de lo mucho que han ganado terreno estos grupos.

Peor aún es el discurso oficial de la actual administración, que sugiere que los datos pueden ser falsificados, dejando entrever una estrategia de desgaste hacia las madres buscadoras. Como si su dolor no fuera suficiente, ahora también deben luchar contra la narrativa del gobierno.

En medio de esto, Estados Unidos ha retomado la idea de declarar al narcotráfico como terrorismo. ¿Qué significa esto realmente? Sabemos que cuando EE.UU. etiqueta a un grupo como terrorista, no tarda en justificar intervenciones militares. Afganistán, Irak, Siria: todos invadidos bajo el pretexto de luchar contra el terrorismo, pero con claros intereses en sus recursos naturales. ¿México podría ser el siguiente objetivo? Es un escenario que no podemos ignorar.

El crimen organizado no solo es un problema policial, sino un fenómeno que sigue sus propias reglas de mercado, evolución y adaptación. Un reciente estudio basado en teoría de juegos evolutiva y redes sociales ha puesto en evidencia lo que muchos sospechaban: una vez que una organización criminal se establece, es casi imposible desmantelarla sin cambios drásticos en el entorno.

Criminales resilientes: cuando las redes protegen a sus miembros

El artículo examinado explora cómo las organizaciones criminales logran mantenerse a pesar de intervenciones de la ley. Su hipótesis clave es que estos grupos operan como sistemas autoorganizados, con una "histeresis" que les permite resistir perturbaciones y reconstruirse incluso después de golpes duros.

Esto explica por qué, a pesar de décadas de guerra contra el narcotráfico, grupos como los cárteles mexicanos o la ‘Ndrangheta italiana siguen floreciendo. No es solo la corrupción, sino la estructura de las redes lo que las hace prácticamente indestructibles.

El "mercado del crimen" y la ineficacia de castigos más duros

Los modelos matemáticos del estudio muestran que endurecer las penas no necesariamente reduce el crimen. La razón es que el crimen organizado funciona como un mercado: si la rentabilidad de cometer delitos sigue siendo alta y hay suficientes participantes con los roles adecuados, la organización se mantiene estable.

Esto contradice la lógica punitiva con la que los gobiernos suelen abordar el problema. ¿De qué sirve incrementar las penas si la estructura del crimen se regenera automáticamente? El estudio sugiere que en lugar de enfocarse en castigos, sería más efectivo modificar las "condiciones de mercado", reduciendo la demanda de productos ilegales o atacando los puntos de acceso a las redes.

Más conexiones, más crimen: el peligro de las redes densas

Otro hallazgo crucial es que las redes criminales más densas y con conexiones especializadas son más difíciles de erradicar. Si un grupo criminal tiene muchas conexiones entre sus miembros y cada persona cumple un rol específico, el grupo se vuelve más resistente.

Esta idea tiene aplicaciones inmediatas en política pública. Los intentos de infiltración o interrupción de redes deberían enfocarse en desestabilizar la especialización de roles, más que en simples arrestos. Un golpe a un líder no es suficiente si el resto de la red sigue funcional.

¿Y la inteligencia artificial?

El artículo menciona el uso de aprendizaje automático para predecir el crecimiento y colapso de estas organizaciones. Esto plantea una pregunta fascinante: ¿podremos anticiparnos a la expansión de los cárteles antes de que se fortalezcan? En un mundo donde la IA ya se usa para predecir pandemias o fraudes financieros, su uso en criminología parece inevitable.

Sección técnica: la ecuación del crimen

Para los lectores con interés en la matemática detrás de estos modelos, una de las ecuaciones clave que describe el cambio en la población de criminales en función de los beneficios y costos es:

d/dt (x_r) = 1 / (1 + e^(- (1/ε) * (b * ∏(q ≠ r) x_q - c/b))) - x_r

Esta ecuación captura cómo la probabilidad de que alguien se vuelva criminal depende del beneficio percibido (b) y el costo de ser atrapado (c). Si el beneficio es alto y el castigo es bajo, más personas entran al sistema criminal.

La solución no es la militarización, ni dentro ni fuera del país. Necesitamos estrategias que ataquen las causas estructurales: reducción de la pobreza, acceso real a la justicia y políticas que no dependan de la fuerza bruta. Apostar por la inteligencia artificial y modelos predictivos puede ayudar a entender y desmantelar las redes criminales desde su origen. Pero para que esto funcione, primero hay que reconocer la verdad de los hechos y escuchar a quienes todos los días buscan en la tierra lo que el Estado niega.

Referencias:

https://arxiv.org/pdf/2403.03720

Van Elteren, C., Vasconcelos, V. V., & Lees, M. (2024). Criminal organizations exhibit hysteresis, resilience, and robustness by balancing security and efficiency. arXiv preprint arXiv:2403.03720.

United Nations Office on Drugs and Crime (2023). World Drug Report 2023.

Kleemans, E. R., & van den Bunt, H. G. (2008). The Social Embedness of Organized Crime. Trends in Organized Crime, 5(1), 19-36.

Morselli, C., Giguère, C., & Petit, K. (2007). The Efficiency/Security Trade-off in Criminal Networks. Social Networks, 29(1), 143-153.

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¿Puede la física explicar la violencia política?

Una mirada crítica a la relación entre crimen organizado y elecciones en México

A raíz del descubrimiento de la "escuelita" en el rancho de Izaguirre Abundis el llamado por las redes sociales " Auschwitz Mexicano, y la fuerte presencia de CJNG y los demás cárteles , me puse a investigar si alguien ha intentado modelar su comportamiento y encontré un preprint bastante interesante. 

Todos sabemos que laviolencia política en México no es un fenómeno nuevo, pero el reciente estudio "Causes and Electoral Consequences of Political Assassinations: The Role of Organized Crime in Mexico", de Roxana Gutiérrez-Romero y Nayely Iturbe, intenta diseccionar el problema con herramientas analíticas más rigurosas. La pregunta que surge es: ¿podemos modelar la violencia política con la misma precisión con la que modelamos sistemas físicos? Y si es así, ¿qué tan deterministas son estos fenómenos?

El crimen organizado como un sistema dinámico

Los autores identifican patrones en los asesinatos de candidatos y alcaldes entre el 2000 y el 2021, señalando que estos eventos no son aleatorios, sino que responden a dinámicas de poder bien establecidas. Utilizando un conjunto de datos estructurado y técnicas estadísticas avanzadas, el artículo argumenta que estos asesinatos están fuertemente correlacionados con factores económicos y geopolíticos, como la proximidad a ductos de petróleo o las fluctuaciones en el precio del maíz y las drogas en EE.UU.

Desde un punto de vista físico, esto podría compararse con sistemas autoorganizados, donde pequeñas perturbaciones pueden desencadenar grandes cambios. El narcotráfico en México ha creado un "campo de potencial" donde ciertos actores políticos están en posiciones de mayor riesgo, dependiendo de variables que pueden parecer triviales a primera vista.

¿Puede la física prever asesinatos políticos?

Los autores utilizan variables instrumentales, un método estadístico para abordar problemas de causalidad, con herramientas como los precios históricos del opio y los patrones de inmigración china en México. Esto sugiere que las estructuras criminales pueden tener cierta predictibilidad en función de factores externos.

Aquí podríamos hacer un paralelismo con la teoría del caos: aunque la violencia política parece caótica en su manifestación, en realidad podría seguir patrones deterministas que pueden modelarse matemáticamente. En física, esto nos remite a la famosa ecuación de Lorenz en meteorología:

dx/dt = σ (y - x)

dy/dt = x (ρ - z) - y

dz/dt = xy - βz

Donde σ, ρ y β son parámetros que determinan el comportamiento del sistema. Si el crimen organizado responde a dinámicas similares, entonces, en teoría, podríamos predecir asesinatos con suficiente información sobre las condiciones iniciales.

Reflexión filosófica: determinismo vs. libre albedrío en la política

Si la violencia política sigue patrones estructurales, esto sugiere que los actores políticos no tienen tanto control sobre su destino como podrían pensar. ¿Es posible que el asesinato de un candidato esté tan determinado como la trayectoria de un proyectil en un campo gravitacional?

Aquí, el debate se vuelve filosófico: si el crimen organizado responde a ecuaciones de estado similares a las de un gas en equilibrio termodinámico, ¿hasta qué punto las decisiones individuales pueden cambiar el curso de los eventos? Si ciertos municipios están condenados a la violencia por su ubicación geográfica o su historia económica, ¿realmente existe la posibilidad de una transformación democrática sin alterar estas variables estructurales?

Conclusión: ¿podemos modelar el caos político?

El estudio plantea una perspectiva fascinante sobre cómo el crimen organizado influye en la política. Pero sugiere, sin decirlo explícitamente, que la violencia política en México puede ser más determinista de lo que nos gustaría admitir.

Si podemos modelar la violencia como un sistema dinámico, entonces podríamos anticipar qué regiones están en mayor riesgo y diseñar estrategias más efectivas para prevenir el crimen. Sin embargo, este enfoque también podría llevarnos a una visión fatalista, donde la violencia es inevitable en ciertos contextos y cualquier intento de cambio es inútil.

Lo que queda claro es que la violencia política no es aleatoria: es la manifestación de estructuras profundas, y entender esas estructuras es el primer paso para desmantelarlas.

Referencias:

https://arxiv.org/pdf/2407.06733

Gutiérrez-Romero, R., & Iturbe, N. (2024). Causes and Electoral Consequences of Political Assassinations: The Role of Organized Crime in Mexico. arXiv:2407.06733v1.

Lorenz, E. N. (1963). Deterministic nonperiodic flow. Journal of the Atmospheric Sciences, 20(2), 130-141.

Schelling, T. C. (1971). Dynamic Models of Segregation. Journal of Mathematical Sociology, 1(2), 143-186.

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¿Estamos atrapados en un universo determinista?

 

Contestando a la pregunta de uno de mis amigos que me pasó un preprint...

El determinismo es una de esas ideas que, como los zombis filosóficos, siempre vuelve a la vida en los debates científicos y filosóficos. El artículo recientemente publicado, que revisamos aquí, ofrece una nueva perspectiva sobre el tema, sustentada en desarrollos matemáticos rigurosos. Pero, ¿realmente aporta algo nuevo o estamos ante un reciclaje de viejas ideas con una nueva envoltura?

El Contexto: Entre Laplace y la Incertidumbre Cuántica

La discusión sobre el determinismo se remonta a la imagen laplaciana de un universo perfectamente predecible, donde conocer todas las condiciones iniciales permitiría predecir el futuro con absoluta certeza. Sin embargo, el desarrollo de la mecánica cuántica pareció derribar esa idea, introduciendo la incertidumbre como un principio fundamental de la realidad.

El artículo que analizamos intenta reconciliar estas posturas. A través de un formalismo matemático detallado, argumenta que el aparente indeterminismo cuántico puede ser reinterpretado dentro de un marco determinista más amplio. Este tipo de enfoques ha sido explorado en teorías como la mecánica bohmiana, pero aquí se intenta dar un giro novedoso.

¿Revolución o Falsa Esperanza?

El problema central de estas propuestas es que suelen moverse en la delgada línea entre lo matemáticamente elegante y lo empíricamente verificable. Es decir, que una teoría sea matemáticamente consistente no significa que refleje la realidad. La física moderna está repleta de modelos bellos pero sin aplicabilidad experimental.

Además, la interpretación cuántica dominante sigue siendo la de Copenhague, con su aceptación del azar intrínseco. Propuestas deterministas como la de Bohm han sido relegadas a un nicho filosófico más que a una competencia real por el modelo estándar.

Aplicaciones y Consecuencias

Si este modelo determinista resultara correcto, las implicaciones serían enormes. No solo estaría en juego nuestra comprensión fundamental de la mecánica cuántica, sino también la información cuántica, la criptografía y las tecnologías emergentes basadas en el principio de indeterminación.

En un mundo donde los ordenadores cuánticos prometen explotar la superposición para realizar cálculos imposibles para la computación clásica, la confirmación de un determinismo subyacente podría cambiar por completo el panorama.

Sección Técnica: Ecuaciones y Modelos

El artículo introduce una reformulación del espacio de estados cuántico utilizando un marco determinista. Esto se expresa matemáticamente en términos de ecuaciones diferenciales en espacios de fase ampliados:

dρ/dt = -∇ ⋅ (ρ v)

Donde ρ representa una distribución de probabilidad en el espacio de configuraciones y v es un campo vectorial determinado por ecuaciones de evolución clásicas extendidas.

Asimismo, el formalismo se apoya en principios de mecánica estadística para justificar que los resultados observacionales emergen de procesos deterministas ocultos.

Conclusión: Un Espejismo en el Horizonte Científico

El artículo es sin duda un ejercicio intelectual fascinante, pero el escepticismo sigue siendo la mejor postura. Mientras no haya una demostración experimental clara que soporte este modelo, sigue siendo una propuesta atractiva más en el mar de interpretaciones de la mecánica cuántica.

Por ahora, la incertidumbre sigue siendo parte de nuestra realidad, tanto en la ciencia como en la vida cotidiana. Quizá eso sea lo que nos mantiene buscando nuevas respuestas.

Referencias

https://arxiv.org/pdf/2503.05681

1. Bohm, D. (1952). A Suggested Interpretation of the Quantum Theory in Terms of "Hidden" Variables. Physical Review, 85(2), 166-179.

2. Heisenberg, W. (1927). Über den anschaulichen Inhalt der quantentheoretischen Kinematik und Mechanik. Zeitschrift für Physik, 43, 172-198.

3. Bell, J. S. (1964). On the Einstein Podolsky Rosen Paradox. Physics Physique Физика, 1(3), 195-200.

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#Determinismo #FilosofíaDeLaCiencia #MecánicaCuántica #FisicaFundamental #OrdenOCaos #CienciaYFilosofía #AzarVsDestino #DivulgaciónCientífica

¿Cómo se mueven los organismos unicelulares si no tienen cerebro?

 

Te muestro un artículo sobre la ecuación de Keller-Segel y cómo desentraña los misterios de la quimiotaxis a través de las matemáticas.

La quimiotaxis, el fenómeno por el cual organismos unicelulares se desplazan en respuesta a gradientes químicos, es esencial en procesos biológicos como la embriogénesis, la respuesta inmune y la formación de patrones en tejidos. El preprint titulado "La ecuación de Keller-Segel" se centra en este fenómeno y explora cómo las matemáticas pueden proporcionar una comprensión más profunda de estos procesos biológicos.

El modelo de Keller-Segel: Una ventana matemática a la biología celular

El modelo de Keller-Segel, introducido por E.F. Keller y L.A. Segel en la década de 1970, describe la dinámica de poblaciones celulares que se mueven influenciadas por la quimiotaxis y la difusión. Este sistema de ecuaciones en derivadas parciales captura la competencia entre la tendencia de las células a dispersarse y su inclinación a agregarse en regiones con altas concentraciones de quimioatrayentes. El preprint profundiza en este modelo, destacando su relevancia en la formación de estructuras multicelulares y en la evolución de organismos unicelulares hacia sistemas más complejos.

Masa crítica y comportamiento de las soluciones

Uno de los aspectos más fascinantes del modelo de Keller-Segel es el concepto de masa crítica. Dependiendo de la masa total de la población celular, el sistema puede exhibir comportamientos radicalmente diferentes:

Masa subcrítica (M < 8π): Las células tienden a dispersarse indefinidamente, evitando la formación de agregados significativos.

Masa crítica (M = 8π): El sistema alcanza un equilibrio delicado donde la difusión y la agregación se contrarrestan perfectamente, lo que puede conducir a la formación de patrones estables o a una difusión lenta.

Masa supercrítica (M > 8π): La atracción quimiotáctica domina, lo que puede resultar en una agregación celular intensa y en la formación de singularidades en tiempo finito, fenómeno conocido como "blow-up".

El preprint analiza estos escenarios, proporcionando una visión detallada de cómo la masa total influye en la dinámica del sistema y en la formación de estructuras biológicas.

Aplicaciones y relevancia del modelo

El modelo de Keller-Segel no solo es una herramienta teórica; sus aplicaciones abarcan múltiples áreas:

Formación de patrones en tejidos: Ayuda a entender cómo las células se organizan espacialmente durante el desarrollo embrionario.

Respuesta inmune: Explica cómo los leucocitos se dirigen hacia sitios de infección siguiendo gradientes de señales químicas.

Ecología microbiana: Describe la formación de biopelículas y colonias bacterianas en respuesta a nutrientes y señales químicas.

Reflexión crítica

El preprint ofrece una revisión exhaustiva del modelo de Keller-Segel y sus implicaciones biológicas. Sin embargo, es crucial reconocer las limitaciones inherentes de cualquier modelo matemático. La simplificación de procesos biológicos complejos en ecuaciones puede omitir factores relevantes, como la heterogeneidad celular o las interacciones mecánicas. Además, la dependencia del modelo en parámetros específicos puede limitar su aplicabilidad universal.

La intersección entre las matemáticas y la biología, ejemplificada por el modelo de Keller-Segel, nos permite desentrañar los mecanismos subyacentes de procesos vitales como la quimiotaxis. Este preprint destaca la potencia de las herramientas matemáticas para modelar fenómenos biológicos complejos y abre la puerta a futuras investigaciones que integren modelos más detallados y realistas.

Referencias:

Preprint: https://arxiv.org/pdf/2111.11847

https://linktr.ee/PepeAlexJasa

Keller, E.F., & Segel, L.A. (1971). Model for chemotaxis. Journal of Theoretical Biology, 30(2), 225-234.

Patlak, C.S. (1953). Random walk with persistence and external bias. Bulletin of Mathematical Biology, 15(3), 311-338.

Blanchet, A., Dolbeault, J., & Perthame, B. (2006). Two-dimensional Keller-Segel model: optimal critical mass and qualitative properties of the solutions. Electronic Journal of Differential Equations, 2006(44), 1-33.

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¿La Mecánica No-Hamiltoniana es una revolución o solo una reinterpretación?

 

Desde los albores de la física teórica, la mecánica clásica ha sido construida sobre los cimientos de la formulación de Hamilton y Lagrange. Sin embargo, el documento que exploramos hoy introduce la mecánica no-hamiltoniana, un enfoque que desafía ciertos principios establecidos en la física matemática. ¿Estamos ante una nueva revolución conceptual o simplemente ante una reinterpretación que reordena nuestras herramientas formales? 🤔

El Problema de la Mecánica Hamiltoniana🤯

La mecánica hamiltoniana, con su elegante formalismo en términos de coordenadas generalizadas y conjugadas, ha sido el pilar fundamental de muchas áreas de la física, desde la mecánica clásica hasta la teoría cuántica. Sin embargo, no todas las dinámicas observadas en la naturaleza pueden describirse fácilmente bajo esta estructura. Los sistemas disipativos, por ejemplo, presentan dificultades dentro de este marco, ya que la conservación de la energía y la estructura simpléctica no son necesariamente aplicables en ellos.

El documento examina alternativas no-hamiltonianas, proponiendo una generalización que puede describir estos sistemas sin necesidad de forzar el uso de coordenadas conjugadas tradicionales. Esto nos lleva a una pregunta fundamental: ¿Es la mecánica no-hamiltoniana realmente una nueva física o es simplemente una extensión matemática para tratar sistemas incómodos dentro del marco clásico?

¿Cómo funciona esta nueva formulación?🤓

En el tratamiento tradicional, la evolución temporal de un sistema se describe a través de las ecuaciones de Hamilton:

dx/dt = ∂H/∂p

 dp/dt = -∂H/∂x

donde H(x,p)H(x, p) es la función hamiltoniana. Sin embargo, en muchos sistemas disipativos o con memoria, este esquema no funciona correctamente.

La mecánica no-hamiltoniana propone ecuaciones más generales del tipo:

dx/dt = F(x, p)

 dp/dt = G(x, p)

donde FF y GG pueden depender de más variables y no necesariamente derivarse de una función escalar HH. Esto permite modelar sistemas abiertos, disipativos o con interacciones más complejas sin recurrir a artificios matemáticos.

¿Por qué esto importa? Aplicaciones y consecuencias

La mecánica no-hamiltoniana puede tener implicaciones en distintos campos:

Sistemas biológicos y termodinámicos: Muchos procesos vivos son inherentemente disipativos. Modelarlos con ecuaciones de Hamilton suele ser problemático, y esta nueva aproximación puede ofrecer mejores herramientas matemáticas para la biofísica.

Física de plasmas: En sistemas con efectos no conservativos, como plasmas interactuando con campos externos, esta formulación podría describir mejor la evolución del sistema sin asumir conservaciones estrictas.

Mecánica cuántica generalizada: Algunos enfoques alternativos a la teoría cuántica estándar han sugerido extensiones del formalismo hamiltoniano. ¿Podría la mecánica no-hamiltoniana abrir la puerta a teorías más amplias de la física cuántica?

Crítica y Reflexión 🕵️

Desde un punto de vista filosófico, la mecánica no-hamiltoniana plantea preguntas fundamentales sobre el papel de la estructura matemática en la física. Durante siglos, la formulación hamiltoniana ha sido vista como una piedra angular de la mecánica clásica y cuántica. Si bien esta nueva formulación ofrece un marco más amplio, nos hace preguntarnos: ¿estamos realmente describiendo nueva física o solo agregando complejidad matemática para manejar casos difíciles?

Por otro lado, si aceptamos este marco, ¿qué sucede con principios fundamentales como la conservación de la energía o la estructura simpléctica? La mecánica no-hamiltoniana parece desafiarlos, lo que sugiere que su adopción requeriría una redefinición de ciertos conceptos fundamentales en la física.

Conclusión 😵‍💫

El artículo nos deja con más preguntas que respuestas, lo que en sí mismo es una señal de que estamos ante una idea potencialmente valiosa. La mecánica no-hamiltoniana puede ser una herramienta útil para modelar ciertos sistemas, pero aún está por verse si es realmente una revolución conceptual o simplemente una reformulación conveniente.

Como físicos y filósofos, nuestro trabajo no solo es aceptar nuevos modelos matemáticos, sino también cuestionar qué nos dicen realmente sobre la naturaleza del universo.

Referencias📚

https://arxiv.org/pdf/2502.20851 

Goldstein, H. (2002). Classical Mechanics. Addison-Wesley.

Arnold, V. I. (1989). Mathematical Methods of Classical Mechanics. Springer.

Dirac, P. A. M. (1958). The Principles of Quantum Mechanics. Oxford University Press.

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¿Pueden las piedras dictar nuestro modo de hacer computación?

 

Para quienes jalan los hilos de los enfoques filosóficos más allá de lo normal, aquí hay una perspectiva  interesante sobre la computación cuántica desde el punto de vista materialista. Y aunque pasa como cuando se jalan los hilos del idealismo de Hegel, me pareció muy interesante la propuesta. 

El artículo "A Short History of Rocks" de David Wakeham aborda una cuestión fascinante: ¿la computación es solo un truco de las rocas sobre nosotros? Es decir, ¿hemos diseñado la computación de una manera que responde a nuestras propias limitaciones cognitivas, en lugar de desarrollar una comprensión fundamentalmente distinta de la lógica y el procesamiento de información?

Wakeham recorre la historia de la computación desde los primeros sistemas de conteo hasta la computación cuántica y propone una historia alternativa: ¿qué habría pasado si John von Neumann, en lugar de concentrarse en la bomba atómica, hubiera descubierto la computación cuántica en 1946 a partir de la teoría de operadores? La cuestión es provocadora, porque sugiere que la computación cuántica podría haberse desarrollado sin necesidad de pasar por los modelos clásicos de bits y circuitos.

Pero, ¿hasta qué punto podemos decir que comprendemos una tecnología? ¿Es el diseño de un artefacto suficiente para afirmar que lo entendemos? Este artículo no solo revisa la evolución de la computación, sino que plantea un dilema filosófico sobre la manera en que conceptualizamos el avance tecnológico.

Computación cuántica: ¿realmente una extensión de la clásica?

La computación cuántica, tal como la conocemos, se basa en la manipulación de estados cuánticos ∣0⟩|0⟩ y ∣1⟩|1⟩, que son análogos a los bits clásicos. La evolución de estos estados se describe mediante operadores unitarios UU, que transforman los estados de la siguiente manera:

Ecuación del modelo tradicional de Feynman:

Psi_final = U * Psi_initial

Este enfoque es el dominante en la computación cuántica moderna. Sin embargo, Wakeham sugiere que von Neumann pudo haber desarrollado una versión alternativa basada en la manipulación algebraica de operadores, sin la necesidad de conceptualizar la computación cuántica como una extensión directa de la computación clásica.

En este modelo alternativo, la evolución de los circuitos cuánticos no se basa en estados, sino en la transformación de operadores proyectivos PP, lo que se expresa como:

Ecuación del modelo alternativo de von Neumann:

P_final = U * P_initial * U_dagger

Aquí, UdaggerU_dagger representa el operador unitario conjugado de UU. En este paradigma, la computación cuántica no se construiría a partir de bits y puertas lógicas, sino de la manipulación directa de estructuras algebraicas.

¿Qué nos dice esto sobre la historia de la computación?

Este artículo nos desafía a pensar en la historia de la computación no como una serie de descubrimientos inevitables, sino como una secuencia de decisiones condicionadas por la manera en que los científicos conceptualizaron sus problemas. ¿La computación cuántica habría sido descubierta antes si se hubiera abordado desde la teoría de operadores? ¿Existen aún maneras no exploradas de desarrollar nuevas tecnologías computacionales sin depender de la lógica clásica?

Estas preguntas no son meramente especulativas. En un mundo donde dependemos cada vez más de sistemas de inteligencia artificial y modelos computacionales que operan como "cajas negras", la cuestión de qué significa realmente comprender una tecnología se vuelve más urgente que nunca.

Conclusión

El artículo "A Short History of Rocks" de David Wakeham es una exploración filosófica y técnica de la computación desde una perspectiva inusual. Nos obliga a preguntarnos si realmente comprendemos la tecnología que usamos o si simplemente estamos siguiendo los trucos que la naturaleza y los materiales han permitido que aprendamos.

Al final, esta discusión nos lleva a una pregunta aún más profunda: ¿podemos imaginar nuevos paradigmas de computación que aún no han sido explorados? La respuesta a esta pregunta podría definir el futuro de la ciencia y la tecnología en el siglo XXI.

Artículo: https://arxiv.org/abs/2503.00005

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¿Podemos Comprender la Tecnología Como Comprendemos la Ciencia?

 

El artículo "Technological Understanding" de Eline de Jong y Sebastian De Haro aborda un vacío en la filosofía de la ciencia: el concepto de "comprensión tecnológica". Mientras que la comprensión científica ha sido explorada en detalle, la comprensión de la tecnología –lo que significa entender cómo usar y diseñar artefactos tecnológicos– no ha recibido la misma atención. Este trabajo propone una nueva perspectiva que establece un paralelo entre la comprensión científica y la tecnológica, sugiriendo que la segunda no solo implica conocimiento, sino una habilidad cognitiva específica para usar artefactos y diseñarlos para alcanzar propósitos prácticos.

Pero, ¿hasta qué punto es válida esta analogía? Y más importante aún, ¿qué implicaciones tiene para el avance tecnológico, la ética y la sociedad? Como físicos y filósofos, nos enfrentamos al reto de definir qué significa realmente "comprender" algo en un mundo donde la tecnología es cada vez más opaca para el usuario final.

Tecnología vs. Ciencia: ¿Un Mismo Tipo de Comprensión? 🔋🪫

El argumento central del artículo es que la comprensión científica y la tecnológica son análogas en ciertos aspectos. En ciencia, comprender significa poder usar una teoría para explicar un fenómeno. En tecnología, comprender implica saber usar un artefacto para alcanzar un objetivo práctico. Bajo este enfoque, la tecnología no es solo una aplicación de la ciencia, sino una forma de conocimiento en sí misma.

Sin embargo, esta visión plantea preguntas filosóficas profundas. Mientras que la ciencia busca describir el mundo tal como es, la tecnología tiene un propósito instrumental: transformar el mundo según nuestras necesidades. ¿Podemos realmente decir que comprender una máquina es lo mismo que comprender una ley física? ¿O estamos forzando un paralelismo que diluye la diferencia fundamental entre ambas?

En este punto, el artículo se vuelve problemático. Los autores sugieren que la comprensión tecnológica requiere la capacidad de prever las consecuencias del uso de un artefacto en diferentes contextos. Pero esto es difícilmente un criterio universal. ¿Acaso el usuario promedio de un smartphone comprende su tecnología solo porque puede usarlo intuitivamente? En este sentido, la propuesta parece confundir habilidad práctica con verdadera comprensión epistémica.

Diseño y Entendimiento: El Caso de la Computación Cuántica 🖥️

Para ilustrar su tesis, el artículo analiza dos casos: la resonancia magnética nuclear (MRI) y las computadoras cuánticas superconductoras. En el primer caso, la tecnología ya es comprensible porque está establecida y su funcionalidad es clara. En el segundo, aún no existe un diseño funcional que permita afirmar que comprendemos cómo lograr un computador cuántico a gran escala.

Este punto es interesante porque muestra cómo el concepto de "comprensión tecnológica" se enfrenta a límites concretos. No podemos decir que comprendemos algo completamente hasta que logremos diseñarlo y controlarlo. Este argumento resuena con la filosofía de la ciencia, donde muchas teorías no se consideran completamente entendidas hasta que se pueden aplicar en diferentes contextos sin pérdida de coherencia.

Sin embargo, ¿qué ocurre cuando la tecnología avanza más rápido que nuestra capacidad de comprenderla? En la era de la inteligencia artificial y la automatización, cada vez utilizamos más artefactos que funcionan como "cajas negras", donde ni siquiera sus propios creadores pueden prever todas sus consecuencias. Esto plantea un dilema para la idea de comprensión tecnológica: si el diseño es un criterio esencial para la comprensión, entonces muchas de las tecnologías actuales son incomprensibles incluso para los expertos. 

Implicaciones y Reflexiones Filosóficas 🤔

El artículo de De Jong y De Haro introduce un concepto valioso, pero también genera preguntas que deben ser exploradas con mayor profundidad:

1. ¿Podemos medir la comprensión tecnológica de la misma manera que la científica? Si la comprensión científica implica hacer predicciones y explicar fenómenos, ¿qué implica exactamente la comprensión tecnológica? ¿Es solo cuestión de diseñar y operar artefactos o hay una dimensión más profunda?

2. ¿Qué ocurre con las tecnologías "opacas"? En campos como la inteligencia artificial, los algoritmos de aprendizaje profundo producen resultados sin que los humanos puedan explicar completamente su funcionamiento interno. ¿Significa esto que no los comprendemos? ¿O debemos redefinir qué significa la comprensión en estos casos?

3. Ética e implicaciones sociales. Si la comprensión tecnológica es clave para la toma de decisiones en una sociedad tecnológicamente avanzada, entonces la falta de comprensión se traduce en dependencia ciega de expertos y corporaciones. ¿Es posible democratizar la comprensión tecnológica para que más personas puedan participar en la discusión sobre su impacto?

En este sentido, el artículo es una contribución valiosa, pero aún quedan muchas preguntas abiertas. Como físicos y filósofos, nuestro reto es definir hasta qué punto la tecnología puede o debe ser comprendida y qué significa esta comprensión en el mundo moderno. 

Sección Técnica: Ecuaciones del Diseño Tecnológico 🤓

Para los interesados en los aspectos más formales del argumento, el diseño de un artefacto tecnológico puede representarse como una relación entre su estructura física X, el fenómeno físico que genera P, y su propósito práctico a:

t = (X, P, a)

Donde:

X es la estructura material del artefacto.

P es el fenómeno físico que produce.

a es la función específica que desempeña dentro de su propósito.

Por ejemplo, en una computadora cuántica:

X es la red de qubits superconductores.

P es la manipulación de estados cuánticos mediante puertas lógicas.

a es la ejecución de algoritmos cuánticos para resolver problemas específicos.

La comprensión tecnológica, según el artículo, implica reconocer cómo la variación de X afecta a P y, por ende, a a. Sin embargo, en tecnologías emergentes como la computación cuántica, la falta de un modelo funcional hace que esta comprensión sea parcial o incluso especulativa.

 Un Concepto Necesario, Pero Incompleto 🫠

El artículo "Technological Understanding" nos invita a reflexionar sobre qué significa realmente entender la tecnología. Aunque los autores presentan una perspectiva innovadora, su propuesta necesita más refinamiento para abordar las complejidades de la tecnología moderna. La comprensión científica y la tecnológica pueden tener similitudes, pero también diferencias fundamentales que no deben ser ignoradas.

En última instancia, esta discusión nos lleva a una cuestión más profunda: ¿qué significa entender en un mundo donde dependemos de tecnologías que funcionan más allá de nuestra capacidad de explicarlas? La respuesta a esta pregunta definirá el futuro de la filosofía de la tecnología y su relación con la ciencia.

Recomendaciones : 📚

1. De Jong, E., & De Haro, S. (2024). Technological Understanding. arXiv:2503.01617v1.

En este artículo, los autores exploran la noción de comprensión tecnológica, estableciendo un paralelo con la comprensión científica y analizando casos específicos como la computación cuántica y la resonancia magnética nuclear.

2. Brey, P. (2010). Philosophy of Technology After the Empirical Turn. Techné: Research in Philosophy and Technology, 14(1), 36-48.

Un análisis sobre cómo la filosofía de la tecnología ha evolucionado hacia un enfoque más empírico, considerando no solo las ideas abstractas sobre tecnología, sino su impacto real en la sociedad y la comprensión humana.

3. Dreyfus, H. L. (1992). What Computers Still Can't Do: A Critique of Artificial Reason. The MIT Press.

Este libro examina los límites de la inteligencia artificial y el conocimiento computacional, argumentando que la comprensión humana no puede reducirse a reglas formales, un punto relevante para discutir la diferencia entre la comprensión científica y la tecnológica.

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¿Podría existir vida en nubes moleculares?

  

El artículo titulado "Molecular Cloud Biology" de Lei Feng explora la posibilidad de que las nubes moleculares en el espacio puedan albergar formas de vida. Esta idea, que en principio parece sacada de la ciencia ficción, busca integrar modelos astrobiológicos en un nuevo marco teórico que sugiere que la vida podría desarrollarse o al menos mantenerse en estos entornos interestelares extremos. Pero, ¿realmente tiene sentido hablar de biología en un entorno de frío extremo, vacío casi absoluto y radiación cósmica?

¿Pueden existir seres vivos en nubes moleculares?

La hipótesis se basa en dos pilares: la panspermia y la bioquímica extrema. La panspermia sostiene que la vida pudo haber llegado a la Tierra desde el espacio a bordo de cometas o partículas de polvo interestelar. Si aceptamos que los organismos extremófilos pueden sobrevivir a la radiación cósmica y temperaturas cercanas al cero absoluto, entonces es razonable preguntarse si podrían subsistir en nubes moleculares.

Las nubes moleculares están compuestas principalmente de hidrógeno, carbono y oxígeno en diversas formas, desde moléculas simples como CO y H2O hasta estructuras más complejas como los hidrocarburos policíclicos aromáticos. Lo interesante es que estos compuestos no solo son precursores de la vida, sino que en la Tierra han demostrado ser esenciales para la formación de biomoléculas como los aminoácidos.

Uno de los aspectos más llamativos del artículo es la posibilidad de procesos bioenergéticos basados en reacciones químicas como la metanogénesis, donde microorganismos podrían aprovechar hidrógeno molecular y dióxido de carbono para producir metano y agua:

CO2 + 4H2 → CH4 + 2H2O

Este tipo de metabolismo es común en las arqueas metanogénicas de la Tierra, que prosperan en ambientes sin oxígeno como los fondos oceánicos o las profundidades del subsuelo. Si este proceso es viable en la Tierra, ¿por qué no en una nube molecular?

¿Y la energía?

El artículo propone que los rayos cósmicos podrían ser una fuente de energía para la vida en las nubes moleculares. La ionización de hidrógeno por los rayos cósmicos genera electrones de alta energía que, en teoría, podrían alimentar cadenas de transporte de electrones similares a las que existen en la respiración celular en la Tierra. La ecuación general de la ionización del hidrógeno por rayos cósmicos es:

CR + H2 → CR + H2⁺ + e⁻

Si bien este mecanismo no es tan eficiente como la fotosíntesis o la quimiosíntesis que conocemos en la Tierra, ofrece una posible vía para mantener procesos biológicos en ambientes sin luz.

El dilema de la quiralidad

Uno de los temas más fascinantes del artículo es la discusión sobre el origen de la quiralidad en biomoléculas. La vida en la Tierra utiliza casi exclusivamente aminoácidos en su forma "L" y azúcares en su forma "D". El artículo argumenta que en entornos fríos como las nubes moleculares, pequeñas diferencias energéticas entre moléculas espejo pueden amplificarse, favoreciendo la formación de polímeros con un solo tipo de quiralidad. Este tipo de procesos podría explicar por qué en la Tierra la vida eligió una orientación molecular específica en lugar de otra.

La ecuación que describe la polarización de los monómeros quirales en función de la temperatura es:

η = tanh((E_D - E_L) / (2 k_B T))

Donde k_B es la constante de Boltzmann, y E_D y E_L son las energías de los monómeros de diferente quiralidad. A temperaturas ultrafrías (inferiores a 25 K), pequeñas diferencias en energía pueden llevar a una amplificación significativa de la quiralidad.

¿Cómo podríamos probar esta hipótesis?

El artículo menciona varias estrategias para verificar la existencia de vida en nubes moleculares:

1. Simulación en laboratorio: Se podrían replicar las condiciones de las nubes moleculares en cámaras criogénicas y observar si se pueden formar biomoléculas o estructuras autorreplicantes.

2. Búsqueda de biomarcadores: Telescopios espaciales como el James Webb podrían detectar la presencia de compuestos orgánicos en nubes moleculares y analizar si su distribución es anómala.

3. Análisis de meteoritos: Se ha especulado que meteoritos primitivos podrían contener fósiles de vida interestelar, lo que reforzaría la idea de que la vida se originó en el espacio.

El concepto de biología en nubes moleculares es un desafío tanto para la astrobiología como para la filosofía de la ciencia. Si bien es una idea fascinante, enfrenta serios obstáculos: la baja densidad de moléculas en estas nubes, la dificultad de mantener estructuras biológicas en temperaturas ultrafrías y la incertidumbre sobre cómo podrían replicarse estas formas de vida.

Desde un punto de vista filosófico, este artículo nos invita a cuestionar qué entendemos por "vida". Si organismos capaces de metabolizar, evolucionar y replicarse en condiciones extremas llegaran a ser detectados en nubes moleculares, ¿seguiríamos considerando la biología como una ciencia exclusivamente terrestre? ¿O tendríamos que redefinir sus fundamentos para abarcar fenómenos en escalas cósmicas?

La búsqueda de vida en el universo nos obliga a pensar fuera de los límites de nuestra propia experiencia. Tal vez, en algún rincón de una nebulosa interestelar, en un ambiente que nos parece inhóspito, la química ya haya encontrado la manera de organizarse en algo que, si no es vida como la conocemos, es al menos un recordatorio de lo poco que sabemos sobre nuestro lugar en el cosmos.

Referencias

1. Feng, L. Molecular Cloud Biology, arXiv:2502.16615 (2025).

2. McKay, C. & Smith, H. Methanogenic Life on Titan, Icarus 178 (2005).

3. Weiss, M., et al. The physiology and habitat of the last universal common ancestor, Nat Microbiol 1, 16116 (2016).

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