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¿Es mejor tomar decisiones rápidamente o posponerlas?

Según noticias del 14 de agosto (miércoles), los principales contenidos de conocidos sitios web científicos extranjeros son los siguientes:

Sitio web "Science Times" (www.sciencetimes.com)

un nuevo tipoinmunidadMétodo: NanopartículasvacunaLa tecnología puede mejorar la protección cruzada contra la influenza

Las últimas investigaciones del Instituto de Ciencias Biomédicas de la Universidad Estatal de Georgia (Estados Unidos) muestran que las vacunas de nanopartículas pueden producir importantes respuestas inmunitarias celulares y mucosas y pueden proporcionar una protección más amplia contra diversos virus de la influenza que las vacunas tradicionales. Este resultado ha sido publicado en la revista Nature Communications y proporciona nuevas ideas para mejorar la eficacia de las vacunas contra la gripe mediante estrategias de inmunización personalizadas. Las pandemias de influenza representan una grave amenaza para la salud pública, por lo que es fundamental desarrollar vacunas que brinden una amplia protección contra múltiples virus.

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades recomiendan que las personas se vacunen contra la gripe estacional todos los años, pero estas vacunas generalmente solo son efectivas contra virus de gripe específicos y no previenen una pandemia de gripe. En respuesta a esta cuestión, el estudio destaca la importancia de elaborar un plan integral de protección de vacunas.

El equipo de investigación estudió el impacto de diferentes métodos de vacunación en el sistema inmunológico de ratones hembra, especialmente la inyección de nanopartículas lipídicas de ARNm (LNP) y vacunas de nanopartículas de poliimida-ha/CpG (PHC) basadas en proteínas. hemaglutinina de la gripe. El estudio utilizó múltiples secuencias inmunes de inyección intramuscular de ARNm LNP e inyección intranasal de vacuna PHC para comparar sus efectos.

Los resultados muestran que la inyección intranasal de la vacuna PHC puede producir una respuesta inmune más fuerte a nivel de la mucosa y proporcionar una protección cruzada más eficaz que la inyección intramuscular. Estos hallazgos tienen importantes implicaciones para la salud pública, particularmente en la mejora de la eficacia y la cobertura de las vacunas contra la influenza. Los investigadores esperan mejorar aún más la capacidad de la vacuna para proteger contra una amplia gama de cepas de influenza combinando inmunización de secuencia heteróloga, múltiples tipos de vacunas y métodos de administración.

Sitio web "Science Daily" (www.sciencedaily.com)

1. Utilice microscopios avanzados para observar nanoestructuras y sus propiedades ópticas.

Los científicos del Instituto Fritz Haber de la Sociedad Max Planck en Alemania han logrado un gran avance en el campo de la nanotecnología y los resultados de su investigación se publicaron en la revista Advanced Materials. El estudio introduce una nueva técnica de microscopía que permite una visualización de precisión sin precedentes de nanoestructuras y sus propiedades ópticas.

Los metamateriales diseñados a nanoescala exhiben propiedades únicas que no se encuentran en los materiales naturales que se originan a partir de sus componentes básicos a nanoescala. Dado que el tamaño de estos bloques de construcción es más pequeño que la longitud de onda de la luz, observarlos directamente ha sido un desafío.

El equipo de investigación utilizó una técnica de microscopía innovadora que pudo revelar simultáneamente la nanoestructura y la macroestructura de estos materiales. Un avance clave en la investigación es el desarrollo de un nuevo método que permite mostrar claramente estructuras que antes eran demasiado pequeñas para observarlas con técnicas de microscopía tradicionales.

A través de aplicaciones ópticas innovadoras, los científicos han descubierto una manera de "atrapar" ondas de luz de un color específico en una estructura y liberarlas mezclándolas con ondas de luz de un segundo color, lo que permite visualizar la luz capturada.

Esta tecnología revela el mundo oculto de los metamateriales ópticos a nanoescala y marca el logro de los científicos que utilizan láseres de electrones libres (Free Electron Lasers, FEL) después de años de investigación y desarrollo dedicados. Lo único de esta técnica de microscopía es que revela profundamente la complejidad de las metasuperficies, allanando el camino para un mayor diseño e innovación de dispositivos ópticos como las lentes, con el objetivo de crear sistemas ópticos más planos y eficientes.

2. ¿Es mejor tomar decisiones rápidamente o posponerlas? Las matemáticas detrás de la toma de decisiones

Una nueva investigación de la Universidad Estatal de Florida revela las matemáticas de cómo el sesgo inicial y la información adicional influyen en la toma de decisiones. El estudio muestra que cuando quienes toman decisiones sacan conclusiones rápidamente, es más probable que sus decisiones se vean influenciadas por sus sesgos iniciales o tiendan a cometer un error en una elección. Las decisiones lentas están menos sesgadas si quienes toman las decisiones esperan para reunir más información. Los resultados fueron publicados en la revista Physical Review E.

El equipo de investigación desarrolló un modelo matemático que simula a un tomador de decisiones que necesita elegir entre dos conclusiones, una correcta y otra incorrecta. El modelo supone que todo el mundo es un tomador de decisiones racional, que toma decisiones basándose en sus propios sesgos iniciales y en la información adquirida, sin verse afectado por las decisiones de quienes le rodean.

Incluso bajo el supuesto de plena racionalidad, los primeros tomadores de decisiones tienen un 50% de posibilidades de llegar a una conclusión equivocada. A medida que los participantes obtuvieron más información, sus decisiones mostraron menos sesgos y aumentó la probabilidad de sacar conclusiones correctas.

Por supuesto, en el mundo real, las decisiones de las personas se verán afectadas por muchos factores, como las emociones, la selección de pares, etc. Esta investigación proporciona una base para comprender cómo los individuos toman decisiones totalmente racionales y puede usarse para comparar datos del mundo real para explorar dónde las personas se desvían de las decisiones racionalmente óptimas y qué factores desencadenan estas desviaciones.

Este modelo se denomina modelo de deriva-difusión porque combina dos conceptos: la tendencia de un agente a "desviarse" hacia el resultado correcto basado en la evidencia y la "difusión" causada por la aleatoriedad de la presentación de la información.

La investigación podría ayudar a explicar cuándo las personas se vuelven demasiado influenciadas por decisiones tempranas o son víctimas del pensamiento grupal, e incluso podría usarse para describir el comportamiento de otros sistemas complejos, como el sistema inmunológico o las redes neuronales.

3. Un nuevo método permiterobotLos equipos completan tareas de manera más eficiente

Una nueva investigación de la Universidad de Massachusetts Amherst muestra que programar robots para que formen equipos de forma autónoma y esperen a sus compañeros en el momento adecuado puede mejorar significativamente la eficiencia a la hora de completar tareas. La investigación fue nominada para el premio al mejor artículo sobre sistemas multirobot en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica y Automatización de 2024.

En áreas como la fabricación, la agricultura y la automatización de almacenes, el uso de equipos de robots se ve cada vez más favorecido porque maximiza el potencial de cada robot. Sin embargo, cómo coordinar eficazmente varios robots con diferentes funciones se ha convertido en un desafío.

Los investigadores propusieron una estrategia de programación basada en el aprendizaje: aprendizaje para espera voluntaria y subequipamiento (LVWS) para optimizar la eficiencia de ejecución de tareas del robot. Por ejemplo, así como los humanos necesitan colaborar cuando se enfrentan a cajas grandes que no pueden moverse solos, los robots también necesitan que varias máquinas colaboren para completar dichas tareas.

La estrategia de espera voluntaria es un punto innovador en la investigación. Los investigadores querían que el robot esperara activamente, porque si el robot solo elige tareas pequeñas que sean ejecutables de inmediato, es posible que algunas tareas grandes nunca se completen.

Para verificar la eficacia de la estrategia LVWS, los investigadores dispusieron que seis robots realizaran 18 tareas en una simulación por computadora y compararon el método con otras cuatro estrategias. Hay una solución teórica óptima en la simulación, y los investigadores ejecutan diferentes escenarios a través de la simulación y calculan cómo cada método se desvía de la solución óptima. Esta desviación se denomina subóptima.

Los resultados muestran que, en comparación con las tasas subóptimas de otros métodos, la tasa subóptima de la estrategia LVWS es solo del 0,8%, lo que se acerca a la solución óptima teórica.

Sitio web de Scitech Daily (https://scitechdaily.com)

Sorpresa paleontológica: el último estudio muestra el mayorTiranosaurio RexMucho más grande de lo que se pensaba anteriormente

Las últimas investigaciones muestran que el tamaño máximo del Tyrannosaurus rex pudo haber alcanzado las 15 toneladas de peso y los 15 metros de longitud, superando con creces a cualquier ejemplar conocido actualmente. El descubrimiento, publicado en la revista Ecology and Evolution, sugiere que a medida que se profundice la investigación paleontológica, podremos descubrir la existencia de un Tyrannosaurus rex aún más grande.

Investigadores del Museo Canadiense de la Naturaleza y la Universidad Queen Mary de Londres utilizaron simulaciones por computadora para estimar que el Tyrannosaurus rex podría haber sido un 70% más pesado de lo que sugiere la evidencia fósil. Dado que la mayoríaDinosaurioLos fósiles de la especie son raros y es posible que el rango de tamaño actual no incluya a los individuos más grandes de la historia.

Los investigadores utilizaron modelos informáticos para estimar el tamaño máximo potencial del T. rex, teniendo en cuenta factores como el tamaño de la población, la tasa de crecimiento, la esperanza de vida y el carácter incompleto del registro fósil. Descubrieron que el fósil de Tyrannosaurus rex más grande conocido puede representar solo el 1% superior de los individuos en tamaño, y pueden ser necesarios otros 1.000 años para excavar para encontrar fósiles en el 10.000% superior.

Los modelos informáticos sugieren que el individuo más grande posible (uno entre 2.500 millones de animales) podría ser un 70 por ciento más pesado (estimado en 15 toneladas frente a 8,8 toneladas) y un 25 por ciento más largo (estimado en 15 metros frente a 12 metros) que el espécimen de T. rex más grande conocido. . arroz).

Estos valores se estiman basándose en modelos, pero el patrón de encontrar especies gigantes modernas nos dice que debe haber dinosaurios aún más grandes que aún no se han descubierto.

Las posibilidades de que un paleontólogo encuentre el individuo más grande de una especie determinada son muy escasas. Entonces, aunque hay enormes esqueletos fósiles expuestos en los museos, es posible que aún no sean los individuos más grandes de su especie. (Liu Chun)