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Nueva forma de detectar tsunamis

25.04.2022

Científicos japoneses han propuesto un nuevo enfoque para la detección de tsunamis, que consiste en monitorear los muones.

Los muones son partículas elementales de alta energía creadas por los rayos cósmicos que llegan del espacio exterior. Están en todas partes en la atmósfera y pueden atravesar casi cualquier cosa sin causar daño. Sin embargo, pueden ser desplazados muy levemente en su camino por grandes fuerzas naturales, incluidos los tsunamis.

Para detectar los movimientos de los muones, se requiere un instrumento increíblemente sensible: TS-HKMSSD. Primero detectó ondas de tsunami a través de ondas de muones.

"El detector de profundidad submarina del hiperkilómetro de la bahía de Tokio es el primer observatorio submarino de muones del mundo que detecta varias actividades de muones durante un tsunami", dijo el geofísico Hiroyuki Tanaka de la Universidad de Tokio en Japón.

Esta variación es consistente con las olas del océano que han sido medidas por otros métodos. La consolidación de lecturas significa que los datos muográficos se pueden usar para modelar con precisión los cambios en el nivel del mar, evitando otros métodos que tienen inconvenientes.

Un nuevo estudio describe el sistema TS-HKMSDD que detectó un tsunami débil que pasó por la Bahía de Tokio en septiembre de 2021, causado por un tifón que se acercaba a Japón desde el sur. A medida que el océano crecía, la cantidad de muones cambió ligeramente, dispersos por todo el volumen de agua.

Los mismos instrumentos podrían instalarse en otros túneles en áreas propensas a tsunamis y usarse junto con equipos como sensores de nivel del mar como parte de sistemas de alerta temprana.

Los detectores de muones incluidos con TS-HKMSSD son bastante pequeños, de unos dos metros de largo. Actualmente, 20 de ellos están ubicados junto al Túnel de Carretera de la Bahía de Tokio, trabajando juntos para crear un sistema común. Dicho sistema puede usarse no solo para detectar tsunamis que se aproximan, sino también para buscar reservas de gas natural e identificar patrones de terremotos antiguos.

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Desarrollan un método para el aprendizaje espontáneo de redes neuronales de memristor 24.03.2021

Un equipo internacional de investigadores afiliados al Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan (UNIST) y la Universidad de Tsinghua en China ha presentado una nueva tecnología que puede mejorar la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales artificiales.

El método propuesto explota la "deriva de la resistencia" (aumento de la resistencia eléctrica) de un material de cambio de fase en la memoria del semiconductor durante el entrenamiento. Las actualizaciones de información se registran aumentando la resistencia eléctrica en el memristor, que actúa como una sinapsis y, además, tiene en cuenta la relación entre la plantilla cambiante y los datos de entrenamiento.

La eficacia de este método se demostró utilizando matrices de memristores de cambio de fase (PCM) experimentales que funcionaban como una red neuronal. En las pruebas para clasificar texto escrito a mano que constaba de números del 0 al 9, dichos dispositivos mostraron el efecto de mejorar la capacidad de aprendizaje en aproximadamente un 3%. En particular, la precisión de reconocimiento del número 8, que tradicionalmente es difícil de clasificar en forma manuscrita, ha aumentado significativamente. La capacidad de aprendizaje ha mejorado debido al patrón de actualización de sinapsis, que cambia según la complejidad de la clasificación.

Una ventaja importante del nuevo método es que se puede mejorar la capacidad de aprendizaje sin costos adicionales de energía, ya que la resistencia del PCM aumenta espontáneamente debido a la relajación estructural después de la transición a la fase amorfa.

Los investigadores esperan que sus resultados contribuyan al desarrollo de algoritmos de aprendizaje que utilicen las propiedades de los dispositivos memristor y abran una nueva dirección en el desarrollo de chips informáticos neuromórficos.

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