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Detección de materia oscura con computadoras cuánticas

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Detección de materia oscura con computadoras cuánticas

En un nuevo avance, los científicos del Fermilab del Departamento de Energía de EE. UU. han encontrado una manera de detectar la materia oscura utilizando computadoras cuánticas.

La materia oscura representa alrededor del 27% del balance de materia y energía del universo, pero los científicos no saben mucho al respecto. Saben que hace frío, lo que significa que las partículas que componen la materia oscura se mueven lentamente. También es difícil detectar directamente la materia oscura porque no interactúa con la luz. Sin embargo, los científicos del Fermi National Accelerator Laboratory (Fermilab) del Departamento de Energía de EE. UU. han descubierto una forma de usar computadoras cuánticas para buscar materia oscura.

Aaron Chou, investigador principal de Fermilab, trabaja en la detección materia negra gracias a la ciencia cuántica. Como parte del programa QuantISED de la Oficina de Física de Alta Energía del DOE, desarrolló una forma de utilizar qubits, el componente principal de[{» attribute=»»>quantum computing systems, to detect single photons produced by dark matter in the presence of a strong magnetic field.

How quantum computers could detect dark matter

A classical computer processes information with binary bits set to either 1 or 0. The specific pattern of ones and zeros makes it possible for the computer to perform certain functions and tasks. In quantum computing, however, qubits exist at both 1 and 0 simultaneously until they are read, due to a quantum mechanical property known as superposition. This property allows quantum computers to efficiently perform complex calculations that a classical computer would take an enormous amount of time to complete.

“Qubits work by manipulating single excitations of information, for example, single photons,” said Chou. “So, if you’re working with such small packets of energy as single excitations, you’re far more susceptible to external disturbances.”

Akash Dixit

Akash Dixit works on the team that uses quantum computers to look for dark matter. Here, Dixit holds a microwave cavity containing a superconducting qubit. The cavity has holes in its side in the same way the screen on a microwave oven door has holes; the holes are simply too small for microwaves to escape. Credit: Ryan Postel, Fermilab

In order for qubits to operate at these quantum levels, they must reside in carefully controlled environments that protect them from outside interference and keep them at consistently cold temperatures. Even the slightest disturbance can throw off a program in a quantum computer. With their extreme sensitivity, Chou realized quantum computers could provide a way to detect dark matter. He recognized that other dark matter detectors need to be shielded in the same way quantum computers are, further solidifying the idea.

“Both quantum computers and dark matter detectors have to be heavily shielded, and the only thing that can jump through is dark matter,” Chou said. “So, if people are building quantum computers with the same requirements, we asked ‘why can’t you just use those as dark matter detectors?’”

Where errors are most welcome

When dark matter particles traverse a strong magnetic field, they may produce photons that Chou and his team can measure with superconducting qubits inside aluminum photon cavities. Because the qubits have been shielded from all other outside disturbances, when scientists detect a disturbance from a photon, they can infer that it was the result of dark matter flying through the protective layers.

“These disturbances manifest as errors where you didn’t load any information into the computer, but somehow information appeared, like zeroes that flip into ones from particles flying through the device,” he said.

Aaron Chou

Scientist Aaron Chou leads the experiment that searches for dark matter using superconducting qubits and cavities. Credit: Reidar Hahn, Fermilab

So far, Chou and his team have demonstrated how the technique works and that the device is incredibly sensitive to these photons. Their method has advantages over other sensors, such as being able to make multiple measurements of the same photon to ensure a disturbance was not just caused by another fluke. The device also has an ultra-low noise level, which allows for a heightened sensitivity to dark matter signals.

Even the slightest disturbance can throw off a program in a quantum computer. With their extreme sensitivity, Aaron Chou realized quantum computers could provide a way to detect dark matter.

“We know how to make these tunable boxes from the high-energy physics community, and we worked together with the quantum computing people to understand and transfer the technology for these qubits to be used as sensors,” Chou said.

From here, they plan to develop a dark matter detection experiment and continue improving upon the design of the device.

Using sapphire cavities to catch dark matter

“This apparatus tests the sensor in the box, which holds photons with a single frequency,” Chou said. “The next step is to modify this box to turn it into kind of a radio receiver in which we can change the dimensions of the box.”

By altering the dimensions of the photon cavity, it will be able to sense different wavelengths of photons produced by dark matter.

Sapphire Photon Cavities

These new sapphire photon cavities will help lead the team closer to running dark matter experiments that combine aspects from both physics and quantum science. Credit: Ankur Agrawal, University of Chicago

“The waves that can live in the box are determined by the overall size of the box. In order to change what frequencies and which wavelengths of dark matter we want to look for, we actually have to change the size of the box,” said Chou. “That’s the work we’re currently doing; we’ve created boxes in which we can change the lengths of different parts of it in order to be able to tune into dark matter at different frequencies.”

The researchers are also developing cavities made from different materials. The traditional aluminum photon cavities lose their superconductivity in the presence of the magnetic field necessary for producing photons from dark matter particles.

“These cavities cannot live in high magnetic fields,” he said. “High magnetic fields destroy the superconductivity, so we’ve made a new cavity made out of synthetic sapphire.”

Developing these new, tunable sapphire photon cavities will lead the team closer to running dark matter experiments that combine aspects from both physics and quantum science.

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Sesgos de actualidad y tendencia central vinculados en la memoria de trabajo

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Sesgos de actualidad y tendencia central vinculados en la memoria de trabajo

Resumen: El sesgo de actualidad en la memoria de trabajo está intrínsecamente vinculado al sesgo de tendencia central, lo que proporciona una explicación unificada para estos fenómenos cognitivos generalizados. El estudio utilizó un nuevo modelo de red para simular cómo estos sesgos podrían surgir de los mismos mecanismos neuronales.

Este modelo, que refleja los comportamientos de la memoria humana y animal, indica que los errores de memoria debidos a entradas recientes pueden conducir naturalmente a un promedio de experiencias pasadas. Esta investigación, que combina modelos teóricos y datos experimentales, no sólo aclara la relación entre estos sesgos, sino que también ofrece nuevos conocimientos sobre cómo nuestro cerebro procesa y recuerda la información sensorial.

Reflejos:

  1. Modelo unificado: El estudio introdujo un modelo de red neuronal que explica tanto los sesgos de actualidad como los de tendencia central a través de un único mecanismo, desafiando la noción previamente aceptada de que eran fenómenos distintos.
  2. Base neuronal: El modelo se basa en la dinámica de la corteza parietal posterior, que influye en la recuperación de la memoria y el procesamiento sensorial, lo que ilustra cómo los recuerdos recientes pueden distorsionar la percepción hacia un promedio.
  3. Impacto práctico: Los hallazgos tienen implicaciones prácticas para comprender los procesos cognitivos y podrían conducir a mejores estrategias para combatir los sesgos relacionados con la memoria en entornos clínicos y cotidianos.

Fuente: Centro de visitantes de Sainsbury

Los neurocientíficos han revelado que el sesgo de actualidad en la memoria de trabajo conduce naturalmente a un sesgo de tendencia central, un fenómeno en el que los juicios de las personas (y de los animales) están sesgados hacia el promedio de observaciones anteriores. Sus hallazgos podrían proporcionar una idea de por qué el fenómeno es tan omnipresente.

Investigadores del laboratorio Akrami del Sainsbury Wellcome Centre de la UCL y del laboratorio Clopath del Imperial College de Londres han desarrollado un modelo de red con un módulo de memoria de trabajo y otro que tiene en cuenta historias sensoriales.

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Se cree que este sesgo es una estrategia cerebral destinada a procesar patrones estadísticos de información sensorial, formulada mediante computación bayesiana. Crédito: Noticias de neurociencia

El estudio, publicado en eVidadescribe cómo el modelo muestra que los circuitos neuronales pueden dar lugar a sesgos de actualidad y tendencia central simultáneamente a través de un mecanismo único.

“Los psicólogos observaron por primera vez el sesgo de tendencia central hace más de un siglo, pero asumieron que era un fenómeno separado del reciente. Nuestros resultados implican que estos dos sesgos están más vinculados de lo que se pensaba anteriormente”, dijo Vezha Boboeva, investigadora principal del Sainsbury Wellcome Center y primera autora del artículo.

El sesgo de tendencia central, también llamado sesgo de contracción, es un fenómeno generalizado. Imagine que se le muestra una barra de una longitud determinada y se le pide que reproduzca esa misma barra, recuperada de su memoria.

Lo que solemos hacer es memorizar la longitud, en función del tamaño de la barra, recordando las barras más largas como más cortas y las más cortas como más largas. Por lo tanto, consideramos que la longitud de la barra está más cerca del promedio del rango de lo que realmente está.

El fenómeno también ocurre en otros animales, incluidos primates no humanos y roedores, y también ocurre con otras modalidades, como amplitudes y frecuencias de sonido.

Se cree que este sesgo es una estrategia cerebral destinada a procesar patrones estadísticos de información sensorial, formulada mediante computación bayesiana.

El sesgo de actualidad, también conocido como sesgo de historia a corto plazo, ocurre cuando no recuerdas un estímulo determinado porque el recuerdo del estímulo anterior permanece en tu mente.

Para comprender los procesos neuronales subyacentes tanto a los sesgos de tendencia central como de recencia, neurocientíficos de SWC y el Imperial College de Londres estudiaron los fenómenos en un modelo de red neuronal, fuertemente inspirado en resultados anteriores de roedores y experimentos con la memoria de trabajo humana.

“Mi investigación postdoctoral anterior demostró que la desactivación de la corteza parietal posterior (PPC) atenuaba el sesgo de contracción en ratas que realizaban una tarea de memoria de trabajo.

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«También descubrimos que los sesgos debidos a recuerdos persistentes de ensayos anteriores se redujeron cuando se apagó el PPC, lo que sugiere que estos dos mecanismos podrían estar relacionados entre sí», explicó la líder del grupo Athena Akrami en SWC y autora correspondiente del artículo.

A partir de esta investigación, Boboeva y su equipo desarrollaron un modelo de red que replica resultados experimentales anteriores. En el modelo, los efectos históricos a corto plazo ocurren debido a que las entradas de PPC tienen una escala de tiempo de integración más lenta, así como a la adaptación de la tasa de despido.

«El modelo muestra que una vez que se cometen errores en la memoria de trabajo debido a estos recuerdos persistentes, surge naturalmente un sesgo de contracción, sin necesidad de hacer más suposiciones sobre el promedio sensorial histórico», explicó Boboeva.

Es importante destacar que este nuevo modelo unificador hizo predicciones específicas sobre cómo las estadísticas sensoriales afectan el rendimiento. Los investigadores utilizaron herramientas en línea para probar y verificar estas predicciones mediante la realización de experimentos psicofísicos con participantes humanos.

Los próximos pasos son probar las predicciones del modelo sobre la dinámica neuronal volviendo a analizar los conjuntos de datos existentes y recopilando nuevos datos neuronales.

Fondos: Esta investigación fue financiada por BBSRC BB/N013956/1, BB/N019008/1, Wellcome Trust 200790/Z/16/Z, Simons Foundation 564408, EPSRC EP/R035806/1, Gatsby Charitable Foundation GAT3755 y Wellcome Trust 219627/Z / . 19/Z.

Sobre esta noticia de la investigación sobre memoria y neurociencia

Autor: Abril Cashin-Garbutt
Fuente: Centro de visitantes de Sainsbury
Contactar: April Cashin-Garbutt – Centro de bienvenida de Sainsbury's
Imagen: La imagen está acreditada a Neuroscience News.

Investigacion original: Acceso libre.
«El modelo de red unificador vincula los sesgos de actualidad y tendencia central en la memoria de trabajo» por Vezha Boboeva et al. eVida


Abstracto

El modelo de red unificador vincula los sesgos de actualidad y tendencia central en la memoria de trabajo

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El sesgo de tendencia central, o sesgo de contracción, es un fenómeno en el que el juicio sobre la magnitud de los elementos almacenados en la memoria de trabajo parece estar sesgado hacia el promedio de observaciones pasadas.

El cerebro la considera una estrategia óptima y generalmente se considera una expresión de la capacidad del cerebro para aprender la estructura estadística de la información sensorial. Por otro lado, los sesgos de actualidad, como la dependencia serial, también se observan comúnmente y se cree que reflejan el contenido de la memoria de trabajo.

Los resultados recientes de una tarea de comparación auditiva retrasada en ratas sugieren que los dos sesgos pueden estar más relacionados de lo que se pensaba anteriormente: cuando se inhibió la corteza parietal posterior (PPC), se redujeron los sesgos a corto plazo y de contracción.

Al proponer un modelo de los circuitos que pueden estar implicados en la generación de la conducta, mostramos que el contenido volátil de la memoria de trabajo que probablemente se desplace hacia experiencias sensoriales pasadas (produciendo sesgos de la historia sensorial a corto plazo) conduce naturalmente a un sesgo de contracción.

Los errores, que ocurren a nivel de pruebas individuales, se toman de toda la distribución de estímulos y no se deben a un cambio gradual de la memoria hacia la media de la distribución sensorial.

Nuestros resultados son consistentes con un amplio conjunto de hallazgos conductuales y proporcionan predicciones del desempeño en diferentes distribuciones y tiempos de estímulos, intervalos de retraso, así como dinámicas neuronales en áreas supuestas de la memoria de trabajo.

Finalmente, validamos nuestro modelo realizando una serie de experimentos psicofísicos en humanos en una tarea de memoria de trabajo paramétrica auditiva.

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Promoción de la educación STEM: los estudiantes de PRCC reciben subvenciones del Mississippi Space Grant Consortium – Picayune Item

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Promoción de la educación STEM: los estudiantes de PRCC reciben subvenciones del Mississippi Space Grant Consortium – Picayune Item

Promoción de la educación STEM: los estudiantes de PRCC reciben subvenciones del Mississippi Space Grant Consortium

Publicado a las 12:05 p.m. del jueves 25 de abril de 2024

Por CCPR

Cinco estudiantes de Pearl River Community College han sido seleccionados para recibir la beca para estudiantes STEM del Mississippi Space Grant Consortium (MSSGC) para 2024.

Los solicitantes fueron seleccionados en función de su trabajo realizado en el STEM Club como miembro activo, sus cursos en PRCC, su servicio a la escuela y la comunidad, y las recomendaciones de los instructores. Cada estudiante recibió $750 que pueden usarse para beneficiar y ampliar su educación.

Los homenajeados de este año son Noah Bowman, Brennin Carlisle, Mason Holladay, Destiny Taylor y Sydney Thornton.

«Desde 1993, PRCC ha participado activamente en esta organización estatal sin fines de lucro, con el apoyo de la Oficina de Participación STEM de la NASA, que inicialmente financió colegios comunitarios para este programa», dijo Melinda Miller, coordinadora de subvenciones espaciales de PRCC (MSSGC) e instructora de biología. A&P humana y ciencia forense. «Expresamos nuestra gratitud a la administración de PRCC, la Subvención Espacial de Mississippi de la NASA y la Oficina de Participación STEM por su invaluable apoyo para lograr los objetivos del programa».

«Extendemos nuestras felicitaciones a estos merecedores estudiantes de STEM y esperamos sus logros a lo largo de su trayectoria académica».

GANADORES DEL PREMIO STEM 2024
Bowman es un estudiante de segundo año de Varnado, LA. Se graduó del programa de educación para adultos de PRCC después de recibir educación en casa.

En PRCC fue miembro de Phi Theta Kappa y de la Concert Band. También es tutor de Servicios de Apoyo Estudiantil/TRIO. Después de graduarse, planea asistir a la Universidad del Sur de Mississippi para obtener una licenciatura en bioquímica antes de postularse para el programa de veterinaria de la Universidad Estatal de Luisiana.

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«Este premio me ayudará a lograr mis objetivos educativos al ayudarme a pagar mi matrícula de verano para poder tomar todos los cursos posibles aquí». » dijo Bowman.

Carlisle es un estudiante de segundo año de Poplarville que se graduó de Lamar Christian School. Es un estudiante de trabajo y estudio en el edificio de Educación Técnica Profesional en el campus de Poplarville y con frecuencia participa en actividades de desarrollo de ciencias.

Se espera que Carlisle se gradúe el próximo mes de mayo del programa de Tecnología de Automatización y Controles (Instrumentación). Planea conseguir un trabajo en el Centro Espacial Stennis y quiere trabajar en varios proyectos personales que podrían interesar a más personas en STEM.

«Trabajo mucho con la impresión 3D y disfruto viajar a diferentes escuelas para enseñar a los niños los beneficios de las impresoras 3D», dijo Carlisle. «Este dinero me ayudará a ampliar mis conocimientos personales para estar mejor equipado para enseñar a otros».

Holladay es un estudiante de segundo año de Kiln que se graduó de Hancock High School. Actualmente cursa la carrera de Ciencias de la Salud y Pre-Enfermería. Después de PRCC, planea asistir a la Universidad del Sur de Mississippi para obtener una licenciatura en enfermería.

«Estoy muy agradecido por esta asignación», dijo Holladay. “Pienso usarlo para cubrir mis gastos de vivienda mientras estudio en la USM.”

Taylor es originaria de Carriere y se graduó de Pearl River Central High School. Actualmente es estudiante del programa de Tecnología Electrónica y participa activamente en el eSports Gaming and Strategy Club y en el Ally Club.

Después de graduarse, busca adquirir habilidades y experiencia en ingeniería o ciencias, a través de pasantías u oportunidades laborales.

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«Planeo utilizar este premio para financiar mis necesidades de capacitación y suministros, lo que me permitirá sobresalir como técnico en electrónica», dijo Taylor. «Este es un paso esencial para lograr mis objetivos profesionales y hacer una contribución significativa al campo».

Thornton es un estudiante de segundo año de Sumrall que se graduó de Sumrall High School. Ella está en el Instituto de Honores William Lewis y ha sido miembro de la Spirit of The River Marching Band durante dos años, sirviendo como líder del trombón este año, así como miembro de los Jazz Cats. Las actividades adicionales incluyen el Consejo Asesor Estudiantil, la Asociación de Gobierno Estudiantil y Phi Theta Kappa. Además, está en rotación para el departamento de ciencias, participando en actividades como el reciente Simposio Mujeres en STEM y la Fiesta de Observación del Eclipse Solar.

Thornton está en la carrera de ciencias de la salud y preenfermería. Se graduará en mayo y planea asistir a la Universidad del Sur de Mississippi.

«Me acaban de aceptar en el programa de enfermería de USM y no puedo esperar para comenzar el siguiente paso en mi viaje», dijo Thronton. “¡Este premio me ayudará a continuar mi educación en USM y seguir esforzándome por lograr mi objetivo de convertirme en enfermera titulada!” »

ACERCA DE LA SUBVENCIÓN DE ESPACIO DE PRCC
El programa PRCC Space Grant está afiliado al Mississippi Space Grant Consortium (MSSGC). El programa MSSGC está diseñado para empoderar, mejorar e iluminar a la próxima generación de exploradores de Mississippi a través de oportunidades para participar y contribuir a la misión de la NASA.

Los programas de subvenciones espaciales de la PRCC están diseñados para centrarse en la agenda de investigación humana de la misión de la NASA de aplicar conocimientos y tecnología para mejorar la competitividad, la educación y la calidad de vida de nuestra nación en la Tierra. El subsidio para estudiantes STEM está diseñado para ayudar a los estudiantes con sus gastos educativos actuales o futuros y/o necesidades de proyectos en curso en su campo STEM objetivo.

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PRCC es uno de los diez colegios comunitarios de Mississippi que participan en el programa. Además del subsidio para estudiantes STEM, los fondos se utilizan para ayudar Proyectos especializados en biología y zoología., concursos científicos para escuelas medias y secundarias, Desarrollo docente STEM K-12, oportunidades de desarrollo profesional STEM en colegios comunitarios y promoción de STEM al público en general.

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Lanzamiento de SpaceX en el Centro Espacial Kennedy, Cabo Cañaveral: cómo verlo

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