Se ha concedido el Premio Nobel de Física 2021.

La Real Academia Sueca de Ciencias ha decidido otorgar el Premio Nobel de Física 2021

"Por sus contribuciones revolucionarias a nuestra comprensión de los sistemas físicos complejos"

con la mitad junto con:

Syukuro Manabe - Universidad de Princeton, EE. UU.

Klaus Hasselmann - Instituto Max Planck de Meteorología, Hamburgo, Alemania

"Para el modelado físico del clima de la Tierra, para cuantificar la variabilidad y predecir de manera confiable el calentamiento global "

y la otra mitad a:

Giorgio Parisi - Universidad Sapienza de Roma, Italia

"Por el descubrimiento de la interacción del desorden y las fluctuaciones de los sistemas físicos desde la escala atómica a la escala planetaria"

Física del clima y otros fenómenos complejos.

Tres galardonados comparten el Premio Nobel de Física de este año por sus estudios de fenómenos caóticos y aparentemente aleatorios. Syukuro Manabe y Klaus Hasselmann sentaron las bases para nuestro conocimiento del clima de la Tierra y cómo la humanidad influye en él. Giorgio Parisi es reconocido por sus contribuciones revolucionarias a la teoría de materiales desordenados y procesos aleatorios.

Los sistemas complejos se caracterizan por el azar y el desorden y son difíciles de comprender. El premio de este año reconoce nuevos métodos para describirlos y predecir su comportamiento a largo plazo.

Un ejemplo de un sistema complejo de vital importancia para la humanidad es el del clima de la Tierra. Syukuro Manabe demostró cómo el aumento de los niveles de dióxido de carbono en la atmósfera conduce a un aumento de las temperaturas en la superficie de la Tierra. En la década de 1960, dirigió el desarrollo de modelos físicos del clima de la Tierra y fue la primera persona en explorar la interacción entre el balance de radiación y el transporte vertical de masas de aire. Su trabajo sentó las bases para el desarrollo de los modelos climáticos actuales.

Una década más tarde, Klaus Hasselmann creó un modelo que vincula el tiempo y el clima, respondiendo así a la pregunta de por qué los modelos climáticos pueden ser confiables a pesar del clima variable y caótico. También desarrolló métodos para identificar señales específicas, huellas dactilares, que los fenómenos naturales y las actividades humanas imprimen en el clima. Sus métodos se han utilizado para demostrar que el aumento de temperatura en la atmósfera se debe a las emisiones humanas de dióxido de carbono.

Alrededor de 1980, Giorgio Parisi descubrió patrones ocultos en materiales complejos y desordenados. Sus descubrimientos se encuentran entre las contribuciones más importantes a la teoría de sistemas complejos. Permiten comprender y describir muchos materiales y fenómenos diferentes y aparentemente completamente aleatorios, no solo en la física , sino también en otros campos muy diferentes, como las matemáticas, la biología, la neurociencia y el aprendizaje automático.

“Los hallazgos reconocidos este año demuestran que nuestro conocimiento del clima descansa sobre una base científica sólida, basada en un análisis riguroso de las observaciones. Todos los galardonados de este año han contribuido a nuestra comprensión de las propiedades y la evolución de los sistemas físicos complejos ”, dijo Thors Hans Hansson, presidente del Comité Nobel de Física.

Encontraron patrones ocultos en el clima y otros fenómenos complejos

Todos los sistemas complejos se componen de muchas partes diferentes que interactúan. Han sido estudiados por físicos durante algunos siglos y pueden ser difíciles de describir matemáticamente: pueden tener una gran cantidad de componentes o ser gobernados por casualidad. También pueden ser caóticos, como el clima, donde pequeñas desviaciones de los valores iniciales conducen a grandes diferencias en una etapa posterior. Todos los ganadores de este año nos han ayudado a comprender mejor estos sistemas y su desarrollo a largo plazo.

El efecto invernadero es vital para la vida

Hace doscientos años, el físico francés Joseph Fourier estudió el balance energético entre la radiación solar hacia el suelo y la radiación del suelo. Comprendió el papel de la atmósfera en este equilibrio; En la superficie de la Tierra, la radiación solar entrante se transforma en radiación saliente, "calor oscuro", que es absorbida por la atmósfera y la calienta. El papel protector de la atmósfera ahora se llama efecto invernadero. Este nombre proviene de su similitud con los cristales de un invernadero, que permiten el paso de los rayos calefactores del sol, pero atrapan el calor en el interior. Sin embargo, los procesos radiativos en la atmósfera son mucho más complicados.

La tarea sigue siendo la misma que emprendió Fourier: estudiar el equilibrio entre la radiación solar de onda corta que llega hacia nuestro planeta y la radiación infrarroja que sale de las ondas largas de la Tierra. Muchos climatólogos agregaron detalles durante los dos siglos siguientes. Los modelos climáticos contemporáneos son herramientas increíblemente poderosas, no solo para comprender el clima, sino también para comprender el calentamiento global del que son responsables los humanos.

Estos modelos se basan en las leyes de la física y se desarrollaron a partir de modelos que se han utilizado para predecir el clima. El clima se describe mediante cantidades meteorológicas como la temperatura, la precipitación, el viento o las nubes, y se ve afectado por lo que sucede en los océanos y en la tierra. Los modelos climáticos se basan en las propiedades estadísticas calculadas del tiempo, como valores medios, desviaciones estándar, valores medidos más altos y más bajos, etc. No pueden decirnos cómo será el clima en Estocolmo el 10 de diciembre del próximo año, pero podemos hacernos una idea de la temperatura o cuánta precipitación podemos esperar en promedio en Estocolmo en diciembre.

Establecer el papel del dióxido de carbono

El efecto invernadero es fundamental para la vida en la Tierra. Regula la temperatura porque los gases de efecto invernadero en la atmósfera (dióxido de carbono, metano, vapor de agua y otros gases) primero absorben la radiación infrarroja de la Tierra y luego liberan esta energía absorbida, calentando la tierra, el aire circundante y el suelo debajo.

Los gases de efecto invernadero en realidad constituyen solo una proporción muy pequeña de la atmósfera seca de la Tierra, que está compuesta en gran parte por nitrógeno y oxígeno; estos constituyen el 99% en volumen. El dióxido de carbono es solo 0.04% por volumen. El gas de efecto invernadero más poderoso es el vapor de agua, pero no podemos controlar la concentración de vapor de agua en la atmósfera, mientras que podemos controlar la concentración de dióxido de carbono.

La cantidad de vapor de agua en la atmósfera depende en gran medida de la temperatura, lo que conduce a un mecanismo de retorno de agua. Más dióxido de carbono en la atmósfera la calienta, lo que ayuda a retener más vapor de agua en el aire, lo que aumenta el efecto invernadero y eleva las temperaturas aún más. Si el nivel de dióxido de carbono baja, parte del vapor de agua se condensará y la temperatura bajará.

Una primera pieza importante del rompecabezas sobre el impacto del dióxido de carbono provino del investigador sueco y premio Nobel Svante Arrhenius. Por cierto, fue su colega, el meteorólogo Nils Ekholm, quien, en 1901, fue el primero en utilizar la palabra invernadero para describir el almacenamiento y la re-radiación de calor en la atmósfera.

Arrhenius entendió la física responsable del efecto invernadero a fines del siglo XIX: que la radiación saliente es proporcional a la temperatura absoluta (T) del cuerpo radiante a la potencia de cuatro (T⁴). Cuanto más caliente sea la fuente de radiación, más corta será la longitud de onda de los rayos. El Sol tiene una temperatura superficial de 6000 ° C y emite principalmente rayos en el espectro visible. La Tierra, con una temperatura superficial de solo 15 ° C, vuelve a irradiar radiación infrarroja invisible para nosotros. Si la atmósfera no absorbiera esta radiación, la temperatura superficial apenas superaría los -18 ° C.

Arrhenius en realidad estaba tratando de averiguar qué estaba causando el fenómeno recientemente descubierto de la Edad del Hielo. Llegó a la conclusión de que si el nivel de dióxido de carbono en la atmósfera se redujera a la mitad, sería suficiente para que la Tierra entrara en una nueva era de hielo. Y viceversa: duplicar la cantidad de dióxido de carbono elevaría la temperatura entre 5 y 6 ° C, un resultado que, de manera algo fortuita, se acerca sorprendentemente a las estimaciones actuales.

Modelo pionero para el efecto del dióxido de carbono

En la década de 1950, el físico atmosférico japonés Syukuro Manabe fue uno de los jóvenes y talentosos investigadores de Tokio que abandonaron el Japón devastado por la guerra y continuaron su carrera en los Estados Unidos. El objetivo de la investigación de Manabes, como la de Arrhenius unos setenta años antes, era comprender cómo el aumento de los niveles de dióxido de carbono puede provocar un aumento de la temperatura. Sin embargo, mientras Arrhenius se había centrado en el balance de radiación, en la década de 1960, Manabe realizó un trabajo en el desarrollo de modelos físicos para incorporar el transporte vertical de masas de aire debido a la convección, así como el calor latente del vapor de agua.

Para que estos cálculos fueran manejables, eligió reducir el modelo a una dimensión: una columna vertical, 40 kilómetros en la atmósfera. A pesar de esto, se necesitaron cientos de horas de valiosos cálculos para probar el modelo variando los niveles de gas en la atmósfera. El oxígeno y el nitrógeno tuvieron efectos insignificantes en la temperatura de la superficie, mientras que el dióxido de carbono tuvo un impacto claro: cuando el nivel de dióxido de carbono se duplicó, la temperatura global aumentó en más de 2 ° vs.

El modelo confirmó que este calentamiento se debió realmente al aumento de dióxido de carbono, ya que predijo un aumento de las temperaturas más cerca del suelo a medida que la atmósfera superior se enfriaba. Si los cambios en la radiación solar fueran responsables del aumento de temperatura, toda la atmósfera debería haberse calentado al mismo tiempo.

Hace sesenta años, las computadoras eran cientos de miles de veces más lentas de lo que son ahora, por lo que este modelo era relativamente sencillo, pero Manabe tenía las características clave correctas. Siempre hay que simplificar, dice. No se puede competir con la complejidad de la naturaleza: hay tanta física involucrada en cada gota de lluvia que nunca sería posible calcular absolutamente todo. Las enseñanzas del modelo unidimensional llevaron a un modelo climático tridimensional, que Manabe publicó en 1975; fue otro paso importante en el camino hacia la comprensión de los secretos del clima.

El clima es caótico

Una década después de Manabe, Klaus Hasselmann logró conectar el tiempo y el clima al encontrar una manera de burlar los rápidos y caóticos cambios climáticos que eran tan problemáticos para los cálculos. Nuestro planeta tiene grandes cambios en su clima debido a que la radiación solar está distribuida de manera tan desigual, tanto geográficamente como a lo largo del tiempo. La Tierra es redonda, por lo que menos rayos del sol llegan a las latitudes superiores que a las latitudes inferiores alrededor del ecuador. No solo eso, sino que el eje de la Tierra está inclinado, lo que produce diferencias estacionales en la radiación entrante. Las diferencias de densidad entre el aire más cálido y el más frío provocan transportes de calor colosales entre diferentes latitudes, entre el océano y la tierra, entre masas de aire más altas y más bajas, que provocan el tiempo en nuestro planeta.

Como todos sabemos, hacer previsiones meteorológicas fiables para más de los próximos diez días es un desafío. Hace doscientos años, el famoso científico francés, Pierre-Simon de Laplace, afirmó que si simplemente supiéramos la posición y la velocidad de todas las partículas en el universo, sería posible calcular tanto lo que ha sucedido como lo que sucederá en nuestro mundo. En principio, esto debería ser cierto; Las leyes del movimiento de Newton, de tres siglos de antigüedad, que también describen el transporte aéreo en la atmósfera, son completamente deterministas: no se rigen por el azar.

Sin embargo, nada podría estar más mal en lo que respecta al clima. Esto se debe en parte a que, en la práctica, es imposible ser lo suficientemente preciso para indicar la temperatura del aire, la presión, la humedad o las condiciones del viento para cada punto de la atmósfera. Además, las ecuaciones no son lineales; pequeñas desviaciones de los valores iniciales pueden hacer que un sistema meteorológico evolucione de formas completamente diferentes. Basado en la pregunta de si una mariposa batiendo sus alas en Brasil podría causar un tornado en Texas, el fenómeno se ha denominado efecto mariposa. En la práctica, esto significa que es imposible producir pronósticos meteorológicos a largo plazo: el tiempo es caótico; este descubrimiento fue realizado en la década de 1960 por el meteorólogo estadounidense Edward Lorenz, quien sentó las bases de la teoría del caos actual.

Dar sentido a los datos ruidosos

¿Cómo podemos producir modelos climáticos confiables para décadas o cientos de años en el futuro, aunque el clima es un ejemplo clásico de un sistema caótico? Alrededor de 1980, Klaus Hasselmann demostró cómo los fenómenos meteorológicos caóticos pueden describirse como un ruido que cambia rápidamente, colocando así las predicciones climáticas a largo plazo sobre una base científica sólida. Además, desarrolló métodos para identificar el impacto humano en la temperatura global observada.

Cuando era un joven estudiante de doctorado en física en Hamburgo, Alemania, en la década de 1950, Hasselmann trabajó en dinámica de fluidos y luego comenzó a desarrollar observaciones y modelos teóricos para las olas y corrientes oceánicas. Se instaló en California y continuó su oceanografía, reuniéndose con colegas como Charles David Keeling, con quien los Hasselmann fundaron un coro de madrigales. Keeling es legendario por haber comenzado, en 1958, lo que ahora es la serie más larga de mediciones de dióxido de carbono atmosférico en el Observatorio Mauna Loa en Hawai. Hasselmann no sabía que en su trabajo posterior usaría regularmente la curva de Keeling, que muestra cambios en los niveles de dióxido de carbono.

La obtención de un modelo climático a partir de datos meteorológicos ruidosos se puede ilustrar paseando a un perro: el perro corre sin correa, de un lado a otro, de un lado a otro y alrededor de sus piernas. ¿Cómo puede utilizar las huellas de los perros para ver si está caminando o está parado? ¿O si caminas rápido o despacio? Las huellas del perro son los cambios climáticos y su caminata es el clima calculado. ¿Es posible sacar conclusiones sobre las tendencias climáticas a largo plazo utilizando datos meteorológicos caóticos y ruidosos?

Una dificultad adicional es que las fluctuaciones que influyen en el clima son extremadamente variables a lo largo del tiempo: pueden ser rápidas, como la fuerza del viento o la temperatura del aire, o muy lentas, como el derretimiento de los casquetes polares y el calentamiento de la tierra. el mar. océanos. Por ejemplo, un calentamiento uniforme de solo un grado puede llevar mil años para el océano, pero solo unas pocas semanas para la atmósfera. El truco decisivo fue incorporar los cambios rápidos en el clima en los cálculos como ruido, y mostrar cómo este ruido afecta el clima.

Hasselmann creó un modelo climático estocástico, lo que significa que el azar está integrado en el modelo. Su inspiración provino de la teoría del movimiento browniano de Albert Einstein, también llamada caminata aleatoria. Usando esta teoría, Hasselmann demostró que la atmósfera que cambia rápidamente puede causar variaciones lentas en el océano.

Discernir las huellas del impacto humano

Una vez que se completó el modelo de variación climática, Hasselmann desarrolló métodos para identificar el impacto humano en el sistema climático. Encontró que los modelos, así como las observaciones y las consideraciones teóricas, contienen información adecuada sobre las propiedades del ruido y las señales. Por ejemplo, los cambios en la radiación solar, las partículas volcánicas o los niveles de gases de efecto invernadero dejan señales únicas, huellas dactilares, que pueden separarse. Este método de identificación de huellas dactilares también se puede aplicar al efecto que los humanos tienen en el sistema climático. Así, Hasselman allanó el camino para nuevos estudios sobre el cambio climático, que han mostrado evidencia del impacto humano en el clima utilizando un gran número de observaciones independientes.

Los modelos climáticos se han vuelto cada vez más sofisticados a medida que los procesos involucrados en interacciones climáticas complejas se cartografían con mayor profundidad, incluso a través de mediciones satelitales y observaciones meteorológicas. Los modelos muestran claramente una aceleración del efecto invernadero; desde mediados del siglo XIX, los niveles de dióxido de carbono en la atmósfera han aumentado en un 40%. La atmósfera de la Tierra no ha contenido tanto dióxido de carbono durante cientos de miles de años. Como resultado, las mediciones de temperatura muestran que el mundo se ha calentado 1 ° C durante los últimos 150 años.

Syukuro Manabe y Klaus Hasselmann han contribuido al mayor beneficio para la humanidad, en el espíritu de Alfred Nobel, al proporcionar una base física sólida para nuestro conocimiento del clima de la Tierra. Ya no podemos decir que no lo sabíamos, los modelos climáticos son inequívocos. ¿Se está calentando la Tierra? Si. ¿Es esta la causa del aumento de la cantidad de gases de efecto invernadero en la atmósfera? Si. ¿Puede esto explicarse solo por factores naturales? No. ¿Son las emisiones de la humanidad la razón del aumento de temperatura? Si.

Métodos para sistemas desordenados.

Alrededor de 1980, Giorgio Parisi presentó sus hallazgos sobre cómo los fenómenos aparentemente aleatorios se rigen por reglas ocultas. Su trabajo se considera ahora una de las contribuciones más importantes a la teoría de sistemas complejos.

Los estudios modernos de sistemas complejos tienen sus raíces en la mecánica estadística desarrollada en la segunda mitad del siglo XIX por James C. Maxwell, Ludwig Boltzmann y J. Willard Gibbs, quienes nombraron este campo en 1884. La mecánica estadística evolucionó a partir de la idea de que un nuevo tipo Se necesitaba un método para describir sistemas, como gases o líquidos, que constan de una gran cantidad de partículas. Este método debía tener en cuenta los movimientos aleatorios de las partículas, por lo que la idea básica era calcular el efecto promedio de las partículas en lugar de estudiar cada partícula individualmente. Por ejemplo, la temperatura de un gas es una medida del valor medio de la energía de las partículas de gas. La mecánica estadística tiene mucho éxito porque proporciona una explicación microscópica de las propiedades macroscópicas en gases y líquidos, como la temperatura y la presión.

Las partículas de un gas se pueden considerar como pequeñas bolas que vuelan a velocidades que aumentan con las temperaturas más altas. Cuando la temperatura baja o la presión aumenta, las perlas se condensan primero en un líquido y luego en un sólido. Este sólido suele ser un cristal, donde las bolas están dispuestas en un patrón regular. Sin embargo, si este cambio ocurre rápidamente, las bolas pueden formar un patrón irregular que no cambia incluso si el líquido se enfría o se aprieta. Si se repite el experimento, las bolas adoptarán un nuevo patrón, a pesar de que el cambio ocurra exactamente de la misma manera. ¿Por qué los resultados son diferentes?

Entendiendo la complejidad

Estas bolas comprimidas son un modelo simple para vidrio ordinario y para materiales granulares, como arena o grava. Sin embargo, el tema del trabajo original de Parisi era otro tipo de sistema: el vidrio giratorio. Este es un tipo especial de aleación de metal en el que los átomos de hierro, por ejemplo, se mezclan al azar en una rejilla de átomos de cobre. Aunque solo hay unos pocos átomos de hierro, alteran las propiedades magnéticas del material de una manera drástica y muy confusa. Cada átomo de hierro se comporta como un pequeño imán, o espín (el espín es, en física cuántica, una de las propiedades internas de las partículas, al igual que la masa o la carga eléctrica. Como otros observables cuánticos, su medida da valores discretos y está sujeto al principio de incertidumbre) , que se ve afectado por otros átomos de hierro cercanos a él. En un imán ordinario, todos los giros apuntan en la misma dirección, pero en un vaso giratorio se frustran; algunos pares de giros quieren apuntar en la misma dirección y otros en la dirección opuesta, entonces, ¿cómo encuentran una orientación óptima?

En la introducción a su libro sobre el vidrio giratorio, Parisi escribe que el estudio del vidrio giratorio es como ver tragedias humanas en las obras de Shakespeare. Si quieres hacerte amigo de dos personas al mismo tiempo, pero se odian, puede ser frustrante. Este es aún más el caso de una tragedia clásica, donde amigos y enemigos muy emocionados se encuentran en el escenario. ¿Cómo minimizar la tensión en la habitación?

Los vasos giratorios y sus exóticas propiedades proporcionan un modelo para sistemas complejos. En la década de 1970, muchos físicos, incluidos varios premios Nobel, buscaron una forma de describir las misteriosas y frustrantes gafas giratorias. Un método que utilizaron fue el truco de replicación, una técnica matemática en la que se procesan muchas copias, réplicas, del sistema al mismo tiempo. Sin embargo, en términos de física, los resultados de los cálculos iniciales no fueron prácticos.

En 1979, Parisi hizo un gran avance cuando demostró cómo el truco de la réplica podía usarse ingeniosamente para resolver un problema de vidrio giratorio. Descubrió una estructura escondida en las réplicas y encontró una manera de describirla matemáticamente. Fueron necesarios muchos años para que la solución de Parisi demostrara ser matemáticamente correcta. Desde entonces, su método se ha utilizado en muchos sistemas desordenados y se ha convertido en la piedra angular de la teoría de sistemas complejos.

Los frutos de la frustración son muchos y variados El vidrio giratorio y los materiales granulares son ejemplos de sistemas frustrados, en los que varios componentes deben organizarse de una manera que sea un compromiso entre las fuerzas contrarias. La pregunta es cómo se comportan y cuáles son los resultados. Parisi es un maestro en el estudio de estas cuestiones para muchos materiales y fenómenos diferentes. Sus descubrimientos fundamentales sobre la estructura de las gafas giratorias fueron tan profundos que no solo influyeron en la física, sino también en las matemáticas, la biología, la neurociencia y el aprendizaje automático, ya que todas estas áreas incluyen cuestiones directamente relacionadas con la frustración.

Parisi también ha estudiado muchos otros fenómenos en los que los procesos aleatorios juegan un papel decisivo en cómo se crean las estructuras y cómo se desarrollan, y ha abordado preguntas como: ¿Por qué tenemos edades de hielo periódicas? ¿Existe una descripción matemática más general del caos y los sistemas turbulentos? O, ¿cómo aparecen los patrones en un susurro de miles de estorninos? Esta pregunta puede parecer muy diferente al vidrio giratorio. Sin embargo, Parisi dijo que la mayor parte de su investigación se ha centrado en cómo los comportamientos simples resultan en comportamientos colectivos complejos, y esto se aplica tanto a las gafas giratorias como a los estorninos.