STEPHEN HAWKING

Stephen Hawking

Es de los grandes de la física teórica del siglo XX

Nace 1942

Stephen Hawking nació en Oxford, Reino Unido el 8 de enero de 1942, según su certificado de nacimiento a las 6 de la mañana. Stephen William Hawking nació casualmente el mismo día en el que se cumplieron 300 años de la muerte de Galileo. Hijo de Frank Hawking, médico, e Isabel Walker, polifacética (en Oxford estudió economía, política y filosofía).

En la Escuela, St Albans, sus compañeros de clase le pusieron el profético apodo de ‘Einstein’. Frank, su padre, se dedicaba a la investigación de enfermedades tropicales y era muy trabajador. Alentó fuertemente el interés de Stephen por la ciencia, llevándolo a su laboratorio en Mill Hill para mirar a través de microscopios y visitar la casa de insectos donde se guardaban los mosquitos infectados con enfermedades tropicales. Frank también entrenó a Stephen en matemáticas hasta que no pudo seguirle el ritmo en conocimientos y habilidades matemáticas. 

En los últimos dos años en la escuela secundaria, Stephen se concentró en las matemáticas y la física y tuvo la suerte de tener un profesor de matemáticas brillante, Dikran Tahta. Con la ayuda de Tahta, Stephen construyó una de las primeras computadoras primitivas. Más tarde, Stephen afirmó que “gracias al Sr. Tahta, me convertí en profesor de matemáticas en Cambridge, cargo que una vez ocupó Isaac Newton”.

Frank estaba interesado en que Stephen intentara ingresar al University College, el antiguo colegio de Frank en la Universidad de Oxford. Aunque el director de St Albans pensó que Stephen era demasiado joven para tomar el examen de ingreso, lo logró a la edad de 17 años.

Stephen Hawking

El estudiante 1959

La mayoría de los colegas de Stephen en Oxford eran mayores que él y algunos habían hecho el servicio militar. En sus memorias, Stephen registra que se sintió algo solo en sus primeros dos años y por eso se unió al club náutico de la universidad como timonel en su tercer año. Aunque no era un timonel distinguido, la experiencia amplió su círculo de amigos. En ese momento, el único examen que importaba en Oxford era el examen final del tercer año. Como escribió, el curso de física fue diseñado de tal manera que era fácil evitar el trabajo.

Stephen no trabajó duro durante sus años en Oxford, aunque su talento fue reconocido. Para los exámenes finales se concentró en problemas de física teórica que no requerían mucho conocimiento de los hechos. Al estudiar antes del examen, obtuvo un título limítrofe de primera a segunda clase. Para juzgar qué grado se debe otorgar, se realizó una entrevista con los examinadores. Stephen les dijo que, si conseguía un primer puesto, iría a Cambridge a investigar; si conseguía un segundo puesto, se quedaría en Oxford. Se le otorgó Cambridge.

Realizó su postgrado en la Universidad de Cambridge donde se especializó en Física teórica y Cosmología.

Cambridge 1960

La década de 1960 fue un período emocionante en astronomía, astrofísica y cosmología. No es exagerado decir que los descubrimientos e innovaciones de esa década cambiaron estas disciplinas fuera de todo reconocimiento: comenzaron a surgir evidencias de la existencia de agujeros negros y la consolidación del Big Bang como el modelo preferido para la estructura a gran escala, Dinámica y evolución del universo. Stephen aprovechó las oportunidades para crear un cuerpo notable de trabajo original.

Después de un viaje lleno de aventuras por Persia, que incluyó estar cerca del epicentro de un terremoto de magnitud 7,1 que mató a más de 12 000 personas, Stephen llegó a Trinity Hall, Cambridge, en el otoño de 1962, con la intención de estudiar con el distinguido astrofísico y cosmólogo Fred Hoyle FRS. Decepción para Stephen, Hoyle no pudo enfrentarse a él. La otra persona disponible en el campo cosmológico era Dennis Sciama (FRS 1983), desconocido para Stephen en ese momento. De hecho, esto resultó ser una gran suerte, ya que Sciama era una figura extraordinariamente estimulante en la cosmología británica, supervisando a muchos estudiantes que se harían nombres impresionantes en años posteriores. Durante los años 1964-1973, cuando Sciama era miembro del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica (DAMTP), Ellis y Penrose (2010) describen el notable historial de Sciama. Sciama parecía saber todo lo que estaba pasando en física en ese momento, especialmente en cosmología, y transmitía una emoción contagiosa a todos los que lo encontraban. También fue muy efectivo al reunir a personas que se beneficiarían significativamente de comunicarse entre sí.

Esclerosis lateral amiotrófica progresiva 1962

Hawking comenzó a desarrollar una enfermedad que afectaría su actividad moto-neuronal y le quitaría gran parte de su actividad neuro-muscular, lo que lo obligó a estar en una silla de ruedas y eventualmente perdería su capacidad para comunicarse. Usó un aparato generador de voz.

En su último año en Oxford, Stephen notó que se estaba volviendo cada vez más torpe y buscó consejo médico. Su estado siguió empeorando tras su traslado a Cambridge. Durante las vacaciones de Navidad de 1962, se cayó mientras patinaba en St Albans y no pudo levantarse. Un mes después, poco después de cumplir veintiún años, a Stephen se le diagnosticó una enfermedad incurable no especificada, que más tarde se identificó como la enfermedad degenerativa de la motoneurona mortal, la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). El pronóstico de los médicos era que probablemente sólo le quedaban dos años de vida.

Mientras estaba en el hospital poco después de que le diagnosticaran su enfermedad por primera vez, la depresión de Stephen se calmó un poco cuando comparó su suerte con la de un niño que conocía vagamente en la cama de al lado que se estaba muriendo de leucemia. Stephen resolvió hacer algo realmente creativo con los años que le quedaban y aspiraba a abordar algunas de las preguntas más fundamentales sobre la naturaleza física del universo. Por primera vez en su vida, trabajó muy duro y descubrió que realmente lo disfrutaba: comenzó a explotar sus notables dones en una serie de artículos revolucionarios sobre física gravitacional.


Matrimonio 1965

Jane Wilde, fue su esposa con quien tuvo sus tres hijos.

Jane Wilde, su esposa por 25 años.

Aún más importante para Stephen fue su compromiso en 1964 con Jane Wilde. Se había criado en St Albans y estudiado idiomas en el Westfield College de la Universidad de Londres. Se conocieron a través de amigos mutuos de la universidad en una fiesta en 1962 y se casaron en 1965 en la capilla de Trinity Hall, la universidad de Stephen en Cambridge. Tuvieron tres hijos: Robert, nacido en 1967, Lucy en 1970 y Timothy en 1979. Jane recibió su doctorado en poesía española medieval en abril de 1981. Apoyó excepcionalmente a Stephen mientras su condición se deterioraba. Quizás una de las contribuciones más importantes de Jane fue permitirle a Stephen, por su propia insistencia, hacer las cosas por sí mismo hasta un punto inusual: era una persona extraordinariamente determinada. Su salud empeoró aún más, hasta que, a fines de la década de 1970, casi no le quedaba movimiento y apenas podía entender su discurso, excepto por muy pocos miembros de su familia y colegas. No obstante, desafiando la opinión médica establecida, vivió otros 40 años.

Mini-agujeros negros 1975

Sugirió la formación, a continuación del Big-bang, de numerosos objetos, denominados “mini-agujeros negros”, que contendrían alrededor de mil millones de toneladas métricas de masa, pero ocuparían solo el espacio de un protón, circunstancia que originaría enormes campos gravitatorios , regidos por las leyes de la relatividad.

Agujeros negros

Radiación de Hawking 1974

Propuso que los agujeros negros emitieran partículas subatómicas hasta agotar su energía, para finalmente estallar.

Radiación de Hawking

Real Sociedad de Londres 1974

Fue elegido miembro de la Royal Society siendo de los más jóvenes en ser elegido como tal.

Las contribuciones de Stephen Hawking a la comprensión de la gravedad, los agujeros negros y la cosmología fueron realmente inmensas. Comenzaron con los teoremas de singularidad en la década de 1960, seguidos de su descubrimiento de que los agujeros negros tienen una entropía y, en consecuencia, una temperatura finita. Se predijo que los agujeros negros emitirían radiación térmica, lo que ahora se llama radiación de Hawking. Fue pionero en el estudio de los agujeros negros primordiales y su papel potencial en la cosmología. Su organización y contribuciones al Taller Nuffield en 1982 consolidaron la imagen de que la estructura a gran escala del universo se originó como fluctuaciones cuánticas durante la era inflacionaria. El trabajo sobre la interacción entre la mecánica cuántica y la relatividad general resultó en su formulación del concepto de función de onda del universo.

Todos estos logros se lograron después del diagnóstico durante los primeros años de los estudios de Stephen como estudiante de posgrado en Cambridge de que tenía una enfermedad de la neurona motora incurable: le dieron dos años de vida. Contra todo pronóstico, vivió otros 55 años. La distinción de su trabajo lo llevó a muchos honores y se convirtió en una importante figura pública, promoviendo con pasión las necesidades de las personas con discapacidad. Su popular libro más vendido, Una breve historia del tiempo , dio a conocer la cosmología y su propio trabajo al público en general en todo el mundo. Se convirtió en un icono de la ciencia y una inspiración para todos.

Profesor en Cambrigde 1979 – 2009

Fue profesor Lucasiano durante treinta años hasta su jubilación en 2009.

En 1979, Stephen fue designado para uno de los puestos más distinguidos de la universidad como el decimoséptimo titular de la Cátedra Lucasiana de Filosofía Natural, unos 310 años después de que Isaac Newton (FRS, PRS 1703) se convirtiera en su segundo titular. Stephen ocupó esta cátedra con distinción durante 30 años hasta alcanzar la edad de jubilación en 2009, después de lo cual ocupó una cátedra especial de investigación, gracias a una generosa donación de la Fundación Avery–Tsui. Dennis Avery y Sally Tsui Wong-Avery habían brindado anteriormente un apoyo sustancial al Centro Stephen Hawking de Cosmología Teórica en DAMTP.

Libro – Agujeros negros y pequeños universos 1993

Este libro es una colección de ensayos y conferencias escritas por Hawking, principalmente sobre la composición de los agujeros negros, y por qué podrían ser nodos de los que crecen otros universos. Hawking analiza la termodinámica del agujero negro, la relatividad especial, la relatividad general y la mecánica cuántica.

Muerte 2018

Falleció en Cambridge el 14 de marzo del 2018 a los 76 años. Según un comunicado divulgado por su familia, cuyo contenido recogen varios medios ingleses.​ No revelaron la causa del fallecimiento, simplemente mencionaron que “expiró en paz”.

El 14 de marzo del 2018 es el 139 aniversario del nacimiento de Albert Einstein. Sus cenizas fueron enterradas en la Abadía de Westminster luego de un servicio conmemorativo el 15 de junio de 2018, y la piedra conmemorativa se colocó entre las tumbas de Isaac Newton y Charles Darwin FRS. En esa piedra está grabada su ecuación para la temperatura de un agujero negro, mientras que en una segunda piedra conmemorativa en Caius College se muestra su ecuación para la entropía de un agujero negro, como él solicitó.

La voz electrónica de Hawking

Este es un texto compilado por Ricardo Cuya-Vera

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Sincroton

La inteligencia artificial predice la estructura de las proteínas que forman al humano

DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular han publicado este jueves más de 350.000 estructuras, incluyendo las de unas 20.000 proteínas humanas y las de otros 20 organismos, como el ratón de laboratorio y la bacteria de la tuberculosis. El científico Venki Ramakrishnan, ganador del Nobel de Química en 2009, afirma que es “un avance asombroso”, de consecuencias impredecibles. “Ha ocurrido mucho antes de lo que muchos expertos habrían predicho. Va a ser emocionante ver las muchas maneras en las que va a cambiar radicalmente la investigación biológica”, ha señalado Ramakrishnan, del Laboratorio de Biología Molecular de Cambridge (Reino Unido), en un comunicado.

DeepMind, una empresa comprada por Google, predice con una precisión sin precedentes la estructura de casi todas las proteínas que forman un ser humano.

Estructuras de proteínas predichas por el sistema de inteligencia artificial AlphaFold. DEEPMIND

La humanidad lleva medio siglo enfrentada a un desafío descomunal: averiguar la forma de los ladrillos básicos de la vida, un conocimiento esencial para curar enfermedades hoy letales. El agua es muy fácil de imaginar. Son solo dos átomos de hidrógeno unidos a otro de oxígeno: H₂O. Pero la proteína que enrojece la sangre, la hemoglobina, responde a la endiablada fórmula C₂₉₅₂H₄₆₆₄N₈₁₂O₈₃₂S₈Fe₄. El biólogo estadounidense Cyrus Levinthal calculó en 1969 que se necesitaría más tiempo del transcurrido desde el origen del universo —unos 14.000 millones de años— para desentrañar todas las configuraciones posibles de una única proteína a partir de su secuencia de aminoácidos, que son los eslabones de esas macromoléculas. Sin embargo, un sistema de inteligencia artificial del conglomerado de Google ha logrado hacerlo en unos minutos. Sus predicciones para prácticamente todas las proteínas humanas se hacen públicas este jueves22 de julio del 2021. Es un salto de gigante para la biología. La humanidad se quita una venda de los ojos.

Encabeza esta revolución el neurocientífico británico Demis Hassabis (Londres, 44 años). El investigador fue un niño prodigio del ajedrez y en 1997 quedó marcado por el combate entre el maestro ruso Gari Kaspárov y el superordenador Deep Blue. La computadora ganó aquella batalla, pero Hassabis se quedó con la sensación de que era un cacharro tosco, inútil si había que jugar a las tres en raya. Cuando acabó la última partida, el entonces estudiante de la Universidad de Cambridge se propuso diseñar una máquina capaz de aprender cualquier juego. En 2010, Hassabis fundó la empresa DeepMind para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura había aprendido sola a jugar y ganar en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compró la compañía por unos 650 millones de dólares (unos 500 millones de euros al cambio de entonces)(Londres, 44 años). El investigador fue un niño prodigio del ajedrez y en 1997 quedó marcado por el combate entre el maestro ruso Gari Kaspárov y el superordenador Deep Blue. La computadora ganó aquella batalla, pero Hassabis se quedó con la sensación de que era un cacharro tosco, inútil si había que jugar a las tres en raya. Cuando acabó la última partida, el entonces estudiante de la Universidad de Cambridge se propuso diseñar una máquina capaz de aprender cualquier juego. En 2010, Hassabis fundó la empresa DeepMind para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura había aprendido sola a jugar y ganar en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compró la compañía por unos 650 millones de dólares (unos 500 millones de euros al cambio de entonces)

Demis Hassabi

Tras su entrenamiento con los videojuegos, los científicos de DeepMind se han lanzado a intentar resolver uno de los mayores retos de la biología. Las proteínas —como las hormonas, las enzimas y los anticuerpos— son diminutas máquinas que llevan a cabo las funciones básicas para la vida. Están formadas por cadenas de otras moléculas más pequeñas, los aminoácidos, como si fueran un collar de perlas. Estos collares se pliegan en enrevesadas configuraciones que determinan su función. Los anticuerpos, defensas del cuerpo humano ante invasores como el coronavirus, tienen forma de Y.

En el ADN de cada célula están escritas las recetas de todas las proteínas que necesita para funcionar. El sistema de DeepMind, bautizado AlphaFold, lee esa información —una secuencia de aminoácidos— y predice la estructura de cada proteína. Su precisión es similar a la lograda con experimentos en el laboratorio, que requieren muchísimo más tiempo y dinero. Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal.

Algunas organizaciones ya están trabajando con la nueva base de datos. La Iniciativa Medicamentos para Enfermedades Olvidadas, una entidad sin ánimo de lucro impulsada por Médicos Sin Fronteras, utiliza la estructura de las proteínas para buscar nuevos tratamientos. Prácticamente todas las enfermedades, desde el cáncer al alzhéimer, pasando por la covid, están relacionadas con la forma de alguna proteína. Otras instituciones, como la Universidad de Portsmouth (Reino Unido), están empleando el programa para intentar diseñar proteínas capaces de reciclar plásticos.

Demis Hassabis, director ejecutivo de DeepMind, ha anunciado que su plan es publicar 100 millones de estructuras en los próximos meses. Eso supondría ofrecer gratis la predicción de la forma de prácticamente todas las proteínas con una secuencia de aminoácidos conocida. “Creemos que esta es la contribución más importante hasta ahora de la inteligencia artificial al conocimiento científico”, ha proclamado Hassabis. En su estudio, publicado este jueves en la revista Nature, ha participado el español Bernardino Romera Paredes, un ingeniero informático de DeepMind nacido en Murcia hace 35 años.

El sistema AlphaFold no nace de la nada, como ha recalcado Edith Heard, directora general del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, un organismo con 1.800 trabajadores y sedes en Alemania, Francia, Italia, Reino Unido y, desde 2017, en España, en Barcelona. “AlphaFold ha sido entrenado utilizando datos de recursos públicos creados por la comunidad científica, así que tiene sentido que sus predicciones sean públicas”, ha declarado Heard. La investigadora habla de “una auténtica revolución para las ciencias de la vida, como lo fue la genómica hace décadas”.

Para determinar la estructura real de una proteína se necesitan carísimas infraestructuras, como el Laboratorio Europeo de Radiación Sincrotrón, una instalación circular de casi un kilómetro de circunferencia en Grenoble (Francia). La radiación emitida por los electrones que circulan por el anillo, compuesta básicamente por rayos X, permite observar los secretos de la materia. El biólogo españoJosé Antonio Márquez explica que dilucidar la forma de una proteína con un sincrotrón, o con el método alternativo de la criomicroscopía electrónica, puede requerir “meses o incluso años”. AlphaFold lo consigue en minutos, pero con errores.

José Antonio Marquez

“Se trata de predicciones de ordenador, no de la determinación experimental de la estructura. Y la precisión es del 58%”, subraya Márquez, un investigador valenciano de 52 años que dirige la Plataforma de Cristalografía del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, en Grenoble. Hoy en día, si un científico quiere estudiar una proteína implicada en el cáncer, tiene que esperar meses o años para analizar su forma. En las bases de datos solo hay unas 180.000 estructuras. La información publicada este jueves duplica esa cifra. Y en unos meses serán millones. “Lo normal hoy es no encontrar una proteína en las bases de datos. Con AlphaFold puedes tener una predicción con un 58% de fiabilidad. Te ahorra una cantidad de tiempo enorme”, opina Márquez, que no ha participado en el proyecto. Las imprecisiones del sistema se concentran en unas determinadas regiones de las proteínas, desestructuradas para adaptarse al ambiente.

El biólogo español señala otras limitaciones. El sistema de DeepMind puede predecir la estructura de una molécula aislada, pero las proteínas suelen interactuar con otras. AlphaFold todavía no es capaz de pronosticar la forma de estos complejos, pero es un programa diseñado para que aprenda solo. Márquez es optimista: “Va a conseguir acelerar los descubrimientos en prácticamente todas las áreas de la biología”.

Compilador: Ricardo Cuya-Vera

Fuente; Nature, https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1

Rafael Yuste

Proyecto Brain * Rafael Yuste

Este proyecto que empieza el 2013, es equivalente al proyecto del genoma humano.

El neurobiólogo español Rafael Yuste, investigador y catedrático de la Universidad de Columbia, detalla los orígenes, desarrollo y perspectivas futuras del proyecto BRAIN, del cual forma parte y que, financiado por el Congreso de los Estados Unidos, tiene como objetivo registrar la actividad del cerebro humano. Destaca de esta investigación que aúna ciencia y tecnología su aplicación para detectar las causas de numerosas enfermedades.

El Proyecto Cerebro Humano (HBP por sus siglas en inglés) es un proyecto medico-científico y tecnológico financiado por la Unión Europea y dirigido por Henry Makram, que tiene como fin reproducir tecnológicamente las características del cerebro humano, y de esta forma conseguir avances en el campo de la medicina y la neurociencia. Para que este proyecto pueda desarrollarse es necesaria la investigación en nuevas TIC, o tecnologías de supercomputación avanzadas que permitan asociar y utilizar la información integrada en modelos informáticos y simulaciones del cerebro que identifiquen patrones, principios organizativos y posibles carencias que puedan ser subsanadas con nuevos experimentos. A su vez para este fin, se han desarrollado distintas plataformas:

Plataforma Neuroinformática: reunirá datos y conocimiento de neurocientíficos de todo el mundo, poniéndolos a disposición de la comunidad científica.

Plataforma de Simulación del Cerebro: integrará esta información en modelos informáticos unificados, haciendo posible identificar los datos que faltan y permitiendo experimentos in silico, imposibles de realizar en el laboratorio.

Plataforma de Computación de Alto Rendimiento: suministrará la tecnología de supercomputación interactiva que los neurocientíficos necesitan para el modelado y simulación de datos.

Plataforma de Informática Médica: integrará datos clínicos de todo el mundo, aportando a los investigadores nuevas herramientas matemáticas para buscar las signaturas biológicas de las enfermedades.

Plataforma de Computación Neuromórfica: transformará los modelos del cerebro en una nueva clase de dispositivos “hardware” testando sus aplicaciones.

Plataforma de Neuro robótica: permitirá a los investigadores en neurociencia y en la industria experimentar con robots virtuales controlados por modelos cerebrales desarrollados en el proyecto.

Nobel de Química 2019 para los inventores de la batería de ion-litio

La  Real Academia de las Ciencias de Suecia ha concedido el Premio Nobel de Química de 2019 al estadounidense John B. Goodenough, al británico Stanley Whittingham y al japonés Akira Yoshino por desarrollar la batería de iones de litio.

Nobel de Química 2019

“Esta ligera, recargable y potente batería se utiliza en la actualidad en todas partes, desde los teléfonos móviles a los ordenadores portátiles y los vehículos eléctricos. También puede almacenar cantidades significativas de energía solar y eólica, haciendo posible una sociedad libre de combustibles fósiles”, menciona en un comunicado. Los tres ganadores se repartirán el premio, dotado con 825.000 euros, a partes iguales.

Las bases de la batería de iones de litio se sentaron durante la crisis del petróleo de la década de 1970, destaca la Real Academia. Stanley Whittingham, un investigador de la Universidad Estatal de Nueva York nacido en 1941, comenzó a trabajar en el desarrollo de métodos que pudieran conducir a tecnologías energéticas libres de combustibles fósiles. Sus investigaciones con materiales superconductores culminaron pronto en una batería de litio con un cátodo de disulfuro de titanio y un ánodo de litio metálico. “El resultado fue una batería que tenía un gran potencial, un poco más de dos voltios. Sin embargo, el litio metálico es reactivo y la batería era demasiado explosiva como para ser viable”, explica la institución sueca.

El problema lo tomó John Goodenough, un físico nacido en Jena (Alemania) en 1922, pero nacionalizado estadounidense. Goodenough, de la Universidad de Texas, predijo que el cátodo tendría un mayor potencial si estuviera hecho con un óxido metálico en lugar de un sulfuro metálico. Tras probar diversos materiales, en 1980 demostró que el óxido de cobalto con iones de litio intercalados producía hasta cuatro voltios. “Este fue un avance importante que conduciría a baterías mucho más potentes”, narra la Real Academia.

Introduciendo mejoras en el trabajo de Goodenough, Akira Yoshino (Suita, 1948), de la empresa japonesa Asahi Kasei, creó la primera batería de iones de litio viable comercialmente. “El resultado fue una batería ligera y resistente que podía cargarse cientos de veces antes de que su rendimiento se redujera. La ventaja de las baterías de iones de litio es que no se basan en reacciones químicas que descomponen los electrodos, sino en iones de litio que fluyen de un lado a otro entre el ánodo y el cátodo”, detalla la institución sueca. “Simplemente olfateé la dirección hacia la que se movían las tendencias. Se podría decir que tuve un buen olfato”, ha bromeado Yoshino

“Las baterías de iones de litio han revolucionado nuestras vidas desde que llegaron al mercado en 1991. Han sentado las bases de una sociedad inalámbrica, libre de combustibles fósiles, y son de gran beneficio para la humanidad”, aplaude el comunicado. El trabajo de Whittingham, Goodenough y Yoshino sirvió para cambiar el comportamiento de la humanidad, desde la manera de comunicarse a la forma de trabajar, escuchar música o transportarse.

Un año más, todos los premios Nobel de ciencias han sido para hombres. Desde 1901, solo cinco mujeres han ganado el Nobel de Química, el 2,7% de los 184 galardonados. Este año, sonaba en las quinielas la estadounidense Carolyn Bertozzi, de la Universidad de Stanford, por desarrollar técnicas para visualizar procesos en el interior de las células, una metodología conocida como química bioortogonal que ha permitido entender mejor enfermedades como el cáncer.

La apuestas de la sociedad científica internacional Sigma Xi también incluían a Jennifer Doudna, investigadora de la Universidad de California, en Berkeley, y madre de la revolucionaria técnica de edición genética CRISPR junto a la bioquímica francesa Emmanuelle Charpentier, ahora en el Instituto Max Planck en Berlín. Ambas se apoyaron en los pioneros trabajos del microbiólogo español Francis Mojica, cuyo laboratorio en la Universidad de Alicante descubrió en 2003 un sistema de tijeras moleculares que las bacterias utilizan para defenderse de los virus. Esas mismas tijeras sirven ahora para editar el genoma de cualquier ser vivo con rapidez, facilidad y de manera muy barata.

Max Hidalgo

Max Hidalgo (1990 – ) es un biólogo peruano con 16 años de experiencia en ictiología, hidrobiología, taxonomía de peces de aguas continentales, con línea de investigación relacionada en Conservación, Ecología, Monitoreo e Impacto Ambiental.

Es oriundo de Huancavelica. Desde pequeño, su madre lo incentivó a armar cosas y explorar el mundo con libertad. Max es egresado de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Ahí estudió Ciencias Biológicas y posteriormente obtuvo una maestría en Biodiversidad y Gestión de Ecosistemas.

Actualmente es investigador permanente del Museo de Historia Natural UNMSM, docente de la Facultad de Ciencias Biológicas de la UNMSM e hidrobiólogo senior en AMEC Perú. Su más reciente trabajo es el proyecto Yawa, ganador del concurso mexicano internacional Una idea para cambiar la historia, patrocinado por History Channel.

Con este proyecto desea conseguir proveer de agua a través de una turbina eólica que la genera tras condensar el aire. Este proyecto está enfocado en ayudar a la gente que no adquiere agua de buena calidad, que muchas veces llega a sus hogares con presencia de microorganismos dañinos.

Este innovador peruano, a través de sus investigaciones, nos demuestra que “Siempre hay que buscar la manera más fácil de hacer las cosas. No esperar a tener algo, sino trabajar en base a lo que tenemos. Lo simple resulta siempre más grandioso.”

Frederick Sanger

Frederick Sanger (1918 – 2013) fue un bioquímico inglés a quien le otorgaron dos veces el Premio Nobel de Química. Sus investigaciones se centraron en las características de la insulina y la secuenciación del ADN.

Sanger estudió en la escuela Bryanston y posteriormente obtuvo el título de bachiller en Ciencias Naturales en el St. John’s College. Se inclinó a la bioquímica por la presencia de eminencias en el tema en su universidad. Obtuvo su doctorado en 1943 y luego trabajó como investigador del laboratorio de Bioquímica.

Sanger determinó la secuencia de los aminoácidos de la insulina en 1953. Al hacerlo, demostró que las proteínas tienen estructuras específicas. A través de un experimento, consiguió crear patrones característicos para las proteínas. Sanger llamo a estos patrones “huellas dactilares”. Como las huellas dactilares humanas, estos patrones se pueden emplear para identificar cada proteína. Reagrupó los pequeños fragmentos en secuencias para deducir la estructura completa de la insulina. Sanger concluyó que la proteína de la insulina tenía una secuencia precisa de aminoácidos. Este resultado le valió su primer Premio Nobel de química en 1958.

En 1975 desarrolló el innovador método de secuenciación de ADN, conocido también como método de Sanger. Dos años más tarde empleó esta técnica para secuenciar el genoma del bacteriófago F-X174, el primer organismo del que se secuenció totalmente el genoma. Realizó este trabajo manualmente, sin ayuda de ningún automatismo. Base fundamental para proyectos tan ambiciosos como el Proyecto Genoma Humano, y por este trabajo se le concedió su segundo Premio Nobel en 1980, que compartió con Walter Gilbert.

Frederick Sanger murió mientras dormía el 19 de noviembre de 2003.

Kip Thorne

Kip Stephen Thorne (1940 – ) es un físico teórico estadounidense, ganador del Premio Nobel de Física en 2017. Es conocido por sus numerosas contibuciones en el campo de la física gravitacional y la astrofísica.

Kip Thorne nació en Utah, Estados Unidos. Es hijo de dos profesores de la universidad de Utah y fue criado en un ambiente académico, por lo que dos de sus cuatro hermanos también son profesores. Thorne destacó en sus estudios desde temprana edad, llegando a convertirse en uno de los profesores más jóvenes de la historia del Instituto de Tecnología de California.

Su tesis doctoral se tituló “Geometrodynamics of Cylindrical Systems”. Se doctoró en la Universidad de Princeton en 1965. En 1991 le fue otrogada la cátedra “Profesor Feynman de Física Teórica”.

La investigación de Thorne se ha centrado principalmente en la astrofísica relativista y la física de gravitación, con énfasis en las ondas gravitatorias de los agujeros negros y la evolución estelar. Es conocido públicamente por su controvertida teoría de que los agujeros de gusano se pueden usar para viajar en el tiempo.

En junio de 2009 renunció a su cátedra Feynman (ahora es emérito) para desarrollar una carrera profesional como escritor y guionista cinematográfico. En su primer proyecto colaboró con el director Christopher Nolan, en la película Interstellar.

Thorne es considerado una de las pocas autoridades mundiales en ondas gravitatorias. En parte, su trabajo se ha ocupado de la predicción sobre ondas gravitatorias y sus ritmos temporales observables en la Tierra. Estos “ritmos” observables son de gran importancia para el experimento denominado LIGO (Laser Interferometer Gravitational Wave Observatory).

Ha prestado también apoyo teórico para el LIGO, incluyendo la identificación de fuentes de ondas gravitatorias en que LIGO debería centrarse, el diseño de los deflectores para el control de la luz dispersada en el haz de tubos de LIGO.

Thorne desarrolló sistemas innovadores de modulación de amplitud en cuadratura de osciladores armónicos, una técnica aplicable tanto en la detección de ondas gravitatorias como en la óptica cuántica (el Ligo utiliza en sus mediciones rayos láser). Debido a estas investigaciones, en 2017 le fue concedido, junto a Rainer Weiss y Barry C. Barish, el premio Nobel de física, «por sus contribuciones decisivas al detector LIGO y por la observación de ondas gravitatorias».

Dennis Gabor

Dennis Gabor (1900-1979) fue un innovador físico Húngaro que nació en Budapest y murió en Londres. Se le otorgó el premio Nobel de física en 1971 por la invención de los hologramas. Es principalmente conocido por esto pero también por inventar el filtro de Gabor y desarrollar investigaciones científicas respecto a la comunicación, televisión a color y a la óptica.

Su nombre de nacimiento fue Dénes Günszberg. Su familia era judía por parte de su padre y española por parte de su madre. De pequeño se inspiraba de Julio Verne y Thomas Edison. Su padre, al dirigir una compañía minera, lo motivó a aprender sobre la ingeniería y la física. A los 10 años de edad presentó su primera patente. Al cumplir los 18 fue enviado a asistir en la Primera Guerra mundial, no tardó en regresar para estudiar Ingeniería Mecánica en la Universidad de Tecnología y Tecnología de Budapest.

En 1920 emigra de Hungría a Berlín porque el gobierno Húngaro lo llamó para que realice otro servicio militar. Aparte, se encontraba en contra del nuevo gobierno. Una vez en Berlín se gradúa en Ingeniería Eléctrica y obtiene su doctorado en 1927. Inmediatamente después empieza a trabajar en el desarrollo de lámparas de alta presión. Tiene que dejar este puesto de trabajo en 1933 por la llegada de Hitler, al ser de ascendencia judía. Decidio mudarse a Inglaterra en donde su amigo Edward Allibone lo ayudó a conseguir trabajo en British Tohmson-Houston, una empresa de ingeniería eléctrica. Es ahí donde investiga rayos catódicos y tubos de descarga de gas. Durante la guerra, colaboro con los británicos en el desarrollo del radar.

Hasta 1947 realizó investigaciones en la holografía, la cual presentaría al público en ese año y le daría fama y el Nobel de física de 1971. También pudo mejorar la resolución de los microscopios electrónicos e inventar el láser, lo cual cambio para siempre la física óptica. Continuo con sus estudios en Imperial College London y realizo algunas investigaciones en Estados Unidos. Finalmente en 1979 murió por causas naturales a los 79 años.

Jack Kilby

Jack Kilby (1923 – 2005) fue un ingeniero eléctrico norteamericano. Fue parte escencial de la invención del microchip o circuito integrado. También inventó la calculadora de bolsillo y la impresora térmica.

Jack fue criado en Great Bend, Kansas. De joven fue aficionado a las radiocomunicaciones. Hizo servicio militar durante la Segunda Guerra Mundial, donde trabajó como técnico en la India. Luego volvió a Estados Unidos y atendió a la escuela gracias a una beca de veteranos.

Kilby se graduó como ingeniero eléctrico de la Universidad de Illinois en 1947. Tres años después, en la Universidad de Wisconsin, obtuvo su magíster. Se casó on Barbara Annegers en 1948 con quien tuvo 2 hijas.

Trabajó en Texas Instruments en 1958, donde fue capaz de diseñar un circuito integrado combinando elementos electrónicos previamente isolados para trabajar en conjunto en un ambiente miniatura conocido como microchip. También inventó la impresora térmica.

Utilizando su invento previo, Kilby también inventó la primera calculadora basada en circuitos integrados. En 1970 esta fue optimizada para el uso general y se convirtió en la calculadora de bolsillo.

Kilby ascendió hasta director de Texas Instruments. Se retiró en 1983 y comenzó proyectos independientes sobre investigacion en energía solar en la Universidad de Texas.

Kilby fue galardonado con el Premio Nobel de Física en el 2000 por sus inventos innovadores que provocaron una revolución en el mundo tecnológico y computacional. Marcó el inició de los dispositivos que se han vuelto parte escencial de nuestras vidas.

El 20 de junio de 2005 perdió la batalla contra el cáncer y murió a los 81 años de edad.

Thomas Morgan

Thomas Hunt Morgan (1866 – 1945) fue un genetista estadounidense. Estudió historia natural y zoología. Su trabajo científico se centró en las macromutaciones de la mosca de la fruta, Drosophila melanogaster.

Su juventud fue dura. Se graduó de la Universidad de Kentucky en 1886 y recibió el doctorado de la Universidad Johns Hopkins en 1890. Luego comenzó a trabajar en el desarrollo embrionario de la mosca de la fruta en la Universidad de Columbia, donde se interesó por el problema de la herencia.

En 1910 descubrió una mosca mutante de ojos blancos nacida entre individuos de ojos rojos. Al cruzar este macho con una hembra de ojos rojos, el progenitor presentó ojos rojos y llegó a la conclusión de que el carácter de “ojos blancos” era recesivo. De sus experimentos, concluyó que algunos caracteres se heredan ligados al sexo, que el gen responsable del carácter residía en el cromosoma X, y que probablemente otros genes también residían en cromosomas específicos.

Fue galardonado con el Premio Nobel de Fisiología y Medicina en 1933 por la demostración de que los cromosomas son portadores de los genes, lo que se conoce como la teoría cromosómica de Sutton y Boveri.

El legado innovador de Morgan a la genética es muy importante. Algunos de los estudiantes de Morgan en Columbia y CalTech ganaron sus propios Premios Nobel, como George Wells Beadle, Edward B. Lewis y Hermann Joseph Muller. En honor de Morgan, la Genetics Society of America concede anualmente la Medalla “Thomas Hunt Morgan” para premiar las contribuciones significativas a la ciencia de la Genética.

Morgan murió el 4 de diciembre de 1945 en Pasadena de un infarto agudo de miocardio.