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Las abejas son capaces de hacer operaciones matemáticas básicas

Unos científicos han encontrado que las abejas pueden hacer matemáticas básicas, en un descubrimiento que amplía la comprensión de la relación entre el tamaño del cerebro y el poder del cerebro.

Dirigido por investigadores de la ‘RMIT University’ en Melbourne, Australia, el nuevo estudio ha demostrado que se puede enseñar a las abejas a reconocer los colores como representaciones simbólicas para la suma y la resta, y que pueden usar esta información para resolver problemas aritméticos. Adrian Dyer, explica que las operaciones numéricas como la suma y la resta son complejas porque requieren dos niveles de procesamiento.

Estudios anteriores han demostrado que algunos primates, aves, bebés e incluso arañas pueden sumar y/o restar. La nueva investigación, publicada en Science Advances, agrega las abejas a esa lista.

Las abejas recibieron una recompensa de agua azucarada cuando hicieron una elección correcta en el laberinto, y obtuvieron una solución de quinina si la elección era incorrecta. Las abejas volverán a un lugar si la ubicación proporciona una buena fuente de alimento, por lo que regresaron repetidamente a la configuración experimental para recoger la nutrición y continuar aprendiendo.

Cuando una abeja volaba por la entrada del laberinto, vería un conjunto de elementos, entre una y cinco formas, que eran azules, lo que significaba que tenía que sumar, o amarillas, lo que suponía que tenía que restar. Después de ver el número inicial, la abeja volaría a través de un agujero en una cámara de decisión donde podría elegir volar hacia el lado izquierdo o derecho del laberinto.

Un lado tenía una solución incorrecta al problema y el otro la solución correcta de más o menos uno. La respuesta correcta se cambió aleatoriamente a lo largo del experimento para evitar que las abejas aprendiesen a visitar un solo lado del laberinto. Al comienzo del experimento, las abejas hicieron elecciones al azar hasta que pudieran encontrar la forma de resolver el problema. Finalmente, en más de 100 pruebas de aprendizaje, las abejas aprendieron que el azul significaba +1, mientras que el amarillo significaba -1. Las abejas podían entonces aplicar las reglas a los nuevos números.

Fuente:

https://www.heraldo.es/noticias/sociedad/2019/02/06/las-abejas-son-capaces-realizar-operaciones-matematicas-basicas-1291297-310.html

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Un modelo matemático puede salvar a las especies amenazadas

Investigadores de la Universidad del Sur de Dinamarca han creado un nuevo modelo matemático que ayuda a predecir con mayor precisión el riesgo de desaparición de especies amenazadas como la ballena azul, el tigre de Bengala o la tortuga verde.

Su propuesta se ha publicado en la revista Ecology Letters, de la editorial Wiley.

El riesgo de extinción varía de una especie a otra en función de cómo se reproducen los individuos en sus poblaciones y cuánto tiempo sobrevive cada animal. Comprender la dinámica de la supervivencia y la reproducción puede respaldar las acciones de gestión para mejorar las posibilidades de supervivencia de una especie.   

Los modelos matemáticos y estadísticos se han convertido en herramientas poderosas para ayudar a explicar estas dinámicas.

La investigación recrea matemáticamente la dinámica de la población mediante una mejor comprensión de la demografía de la especie. Trabaja en la construcción y exploración de modelos de población estocásticos que predicen cómo una especie cambia con el tiempo. Estos modelos incluyen factores matemáticos, como el entorno de la especie, las tasas de supervivencia y la reproducción, para describir cómo determinan el tamaño y el crecimiento de la población.

En el trabajo, se han empleado estadísticas, derivaciones matemáticas y simulaciones informatizadas con datos de poblaciones silvestres de 24 especies de vertebrados. El resultado ha sido un modelo significativamente mejorado que obtenía predicciones más precisas para el crecimiento de la población de una especie.

Este modelo puede tener implicaciones prácticas, ya que proporciona explicaciones calificadas de los motivos subyacentes de la extinción. Esto permitirá tomar acciones para prevenir la desaparición de especies en peligro.

Fuente:

https://www.tendencias21.net/Un-modelo-matematico-puede-salvar-a-las-especies-amenazadas_a44971.html

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ele.13195

Dos investigadores de la Universidad de Vigo reciben un premio internacional de biología matemática

Begoña Cid y Eduardo Liz Marzán, del departamento de Matemática Aplicada II de la Universidad de Vigo, son los ganadores de la última edición Premio Bellman, uno de los galardones más prestigiosos a nivel internacional en el campo de la biología matemática y concedido cada dos años por la editorial Elsevier.

El trabajo  analiza un modelo matemático aplicable a poblaciones que se reproducen durante una época concreta del año, como e el caso de los recursos pesqueros. Su utilidad está en determinar el impacto que pueden tener las capturas según la época en la que tengan lugar.

Fuente:

https://www.farodevigo.es/gran-vigo/2018/10/25/investigadores-campus-reciben-premio-internacional/1985776.html

Según modelo matemático, el olivo más viejo de la Península Ibérica tiene más de 3.000 años

Mouchão, el olivo más viejo de la Península Ibérica con 3.350 años

El árbol, situado en Mouriscas (centro de Portugal) ha sido datado con 3.350 años en el marco de un proyecto de la Universidad Tras-os-Montes e Alto Douro (UTAD) en colaboración con la empresa portuguesa “Oliveiras Milenares”.

El responsable de la iniciativa es el investigador de la UTAD Jose Luis Lousada.

El pueblo tiene como principal reclamo turístico el propio árbol, con una altura de 3,2 metros y un tronco con un perímetro de 11,1 metros.

Para poner en valor este patrimonio natural, la UTAD está datando los olivos milenarios más relevantes mediante un método matemático que el propio Lousada ha patentado.

En función de diferentes parámetros, como la dimensión que ha ido adquiriendo y su ubicación, permite establecer la edad del árbol. El método fue validado mediante un ensayo con 600 olivos y en los últimos meses ha permitido datar otros olivos de Portugal, Francia y España.

Leer más:

https://www.elidealgallego.com/content/print/olivo-mas-viejo-peninsula-iberica-tiene-3350-anos/20181013234900387020

Las matemáticas podrían salvar el ecosistema

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Un grupo de científicos en las áreas de matemáticas, física y biología de la Universidad Autónoma de Barcelona, el Centro de Investigación Matemática y la Escuela Superior de Matemáticas de Barcelona han elaborado fórmulas generales que describen las bifucarciones, que son los cambios que pueden llevar a la supervivencia o extinción de una especie en el ecosistema.

Las bifurcaciones son un fenómeno matemático que permite describir cambios cualitativos en la dinámica de un sistema cuando un factor cambia. Este proceso se encuentra en una gran cantidad de fenómenos físicos.

En los modelos matemáticos, explican la dinámica del sistema considerando su evolución. Procesos como la extinción de una especie o el cambio climático, sólo pueden observarse en un tiempo limitado, pero con el método creado es posible identificar si un sistema, a corto plazo, está por registrar una bifurcación catastrófica o leve y si será un cambio irreversible.

El fenómeno de la bifurcación presenta también “autosimilitud”, de forma que la descripción a un tiempo dado es una réplica escalada de lo que pasa a otro tiempo. Esta propiedad es análoga a lo que se da en las transiciones de fase termodinámicas.

Leer más:

http://www.mvsnoticias.com/#!/noticias/las-matematicas-podrian-salvar-el-ecosistema-761

Matemáticas para entender el cerebro

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El funcionamiento del cerebro sigue siendo uno de los grandes misterios de la ciencia. Los procesos cerebrales se basan en la transmisión de impulsos nerviosos entre diferentes tipos de neuronas pero, ¿cómo se coordinan para construir esas respuestas? Explicar la sincronización neuronal es uno de los grandes retos de la neurociencia computacional, en las que las matemáticas son fundamentales.

En los años 50 se propusieron los primeros modelos, que describían el funcionamiento de una neurona aislada. Trataban de reproducir, con sistemas de diferenciales, lo que se observaría mirando una neurona en funcionamiento con el microscopio. El modelo más popular, de Alan Lloyd Hodgkin y Andrew Huxley, mostraba cómo se inicia y transmite el potencial de acción de la neurona a lo largo del tiempo.

Sin embargo, de cara a la comprensión de los procesos neuronales, no es interesante el estudio de una sola neurona, sino el comportamiento colectivo de grandes conjuntos. Los modelos de redes neuronales muestran un promedio de su actividad, usando como tasa el número de descargas eléctricas por unidad de tiempo de toda una red (llamado firing rate), o de ciertas zonas de la misma.

Para ello, se utiliza la teoría cinética, que muestra con ecuaciones el comportamiento y propiedades macroscópicas a partir de una descripción estadística de los procesos moleculares microscópicos. Estas ideas sirven como puente entre los modelos micro y macro.

José Antonio Carrillo de la Plata, investigador del Imperial College London, trabaja desde hace décadas en estas cuestiones. Junto con Benoit Perthame (Paris VI) y María Cáceres (Universidad Granada), analizaron diversos modelos de fenómenos macroscópicos y llegaron a la conclusión de que los modelos podían producir soluciones que describen fenómenos biológicos nunca observados por los experimentalistas.

Carrillo tiene un gran interés en los que describen el funcionamiento de las células de red (en inglés grid cells), las neuronas que permiten entender a los humanos y otros animales cuál es su posición en el espacio.

Los investigadores observaron que estas neuronas son como una malla virtual que almacena la información del movimiento, de forma que por ejemplo, una rata puede recorrer en la oscuridad un camino ya conocido.

Ahora Carrillo está analizando si estos modelos planteados se pueden obtener de manera rigurosa matemáticamente. La cuestión es comprobar que estos modelos macroscópicos son coherentes con la información facilitada por los modelos microscópicos clásicos, empleando ecuaciones en derivadas parciales y su simulación numérica.

Leer más:

https://elpais.com/elpais/2018/10/03/ciencia/1538588039_962114.html

 

Bioingeniería y modelos matemáticos para combatir los efectos del cambio climático

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Investigadores de la Universidad Pompeu Fabra han diseñado nuevas estrategias de modificación de organismos que ayudarán a contrarrestar el impacto humano sobre la Tierra.

Lo han hecho publicando un artículo en la revista Royal Society OpenScience, en el cual proponen modelos matemáticos para desarrollar estrategias para contribuir a la conservación de los ecosistemas mediante la biología sintética.

Los investigadores plantean modificar genéticamente una especie de microorganismo determinada, que ya se encuentra presente en el contexto ecológico.

Han estudiado la situación de los ecosistemas semidesérticos, donde el aumento de temperatura provocará una transición hacia el estado desértico.

Por otro lado, han explorado una estrategia para afrontar la acumulación de residuos como el plástico en los ecosistemas acuáticos. Un microorganismo modificado utilizaría los restos de plástico en los océanos como sustrato y los destruiría.

En definitiva, los investigadores proponen los primeros pasos hacia una teoría de dinámica de poblaciones general para comprender cómo los organismos modificados con bioingeniería se comportarían en los ecosistemas.

Fuente:

https://www.agenciasinc.es/Noticias/Bioingenieria-para-combatir-los-efectos-del-cambio-climatico

http://rsos.royalsocietypublishing.org/content/5/7/180121

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