Digamos que voc\u00ea esteja tentando identificar quando um evento espec\u00edfico ocorreu no passado, mas sua melhor estimativa o coloque em uma janela temporal de 10.000 anos. Isto \u00e9 muito comum no trabalho dos arque\u00f3logos, astrof\u00edsicos, ge\u00f3logos, historiadores, entre v\u00e1rios outros campos do saber. <\/p>\n
Agora imagine conseguir diminuir essa janela para apenas 30 anos sem precisar de nenhuma outra evid\u00eancia factual. <\/p>\n
\u00c9 justamente este o poder de uma nova ferramenta matem\u00e1tica concebida e j\u00e1 testada com \u00eaxito por uma equipe internacional de cientistas, liderada por Russell Fung e Abbas Ourmazd, da Universidade de Wisconsin em Milwaukee, nos EUA. <\/p>\n
A ferramenta reduz as incertezas de sincronia temporal entre eventos, melhorando a precis\u00e3o por um fator de at\u00e9 300. E a unidade de tempo considerada n\u00e3o importa: podem ser s\u00e9culos e mil\u00eanios, ou segundos e femtossegundos – 1 femtossegundo equivale 10-15 segundos. <\/p>\n
Assim, a ferramenta dever\u00e1 ter in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es, da data\u00e7\u00e3o de eventos de mudan\u00e7as clim\u00e1ticas no passado at\u00e9 determinar quando as liga\u00e7\u00f5es moleculares se formam ou se quebram durante as rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas, que duram apenas alguns quadrilion\u00e9simos de segundo. <\/p>\n
Agita\u00e7\u00e3o temporal <\/p>\n
Os pesquisadores conceberam o algoritmo ao trabalhar com dados de um projeto que rastreia o movimento de mol\u00e9culas usando um laser de el\u00e9trons livres de raios X. Chamado XFEL, esse equipamento \u00e9 o mais brilhante laser de raios X do mundo e serve como uma c\u00e2mera para filmar a mat\u00e9ria em nanoescala e em escalas temporais de fra\u00e7\u00f5es infinitesimais de tempo, mostrando eventos muito r\u00e1pidos em c\u00e2mera lenta. <\/p>\n
Fazer esses filmes exige n\u00e3o apenas capturar centenas de milhares de fotos, mas tamb\u00e9m saber o momento exato em que cada foto foi tirada. Apesar da velocidade incompar\u00e1vel do XFEL, grande parte da a\u00e7\u00e3o vista no filme fica borrada, justamente porque a sequ\u00eancia dos eventos fica embaralhada.<\/p>\n
“Nos lasers de el\u00e9trons livres de raios X, por exemplo, a incerteza – a assim chamada agita\u00e7\u00e3o temporal – entre a chegada de um pulso \u00f3ptico detector ('bombeamento') e um pulso de raios X de sondagem pode exceder o comprimento do pulso de raios X por at\u00e9 duas ordens de magnitude [100 vezes], arruinando a capacidade de resolu\u00e7\u00e3o temporal dessa classe de instrumentos que, de outra forma, seria extremamente precisa,” explica Ourmazd. <\/p>\n
O algoritmo resolve esse problema. Em um experimento real, foi poss\u00edvel reconstruir um filme mostrando claramente – sem borrados – mol\u00e9culas se separando conforme as liga\u00e7\u00f5es que prendiam seus \u00e1tomos eram destru\u00eddas. <\/p>\n
Mate-m\u00e1gica <\/p>\n
O algoritmo identifica correla\u00e7\u00f5es internas para dar sentido \u00e0 imensid\u00e3o de fotos individuais capturadas. <\/p>\n
“Usando um conjunto de dados pleno de ru\u00eddo, de um experimento de espectroscopia sonda-prova sobre a explos\u00e3o de Coulomb de mol\u00e9culas de nitrog\u00eanio, a nossa an\u00e1lise revela pacotes de onda vibracionais formados por componentes com per\u00edodos t\u00e3o curtos quanto 15 femtossegundos, assim como mudan\u00e7as mais r\u00e1pidas, que ainda t\u00eam de ser plenamente exploradas. Nossa abordagem pode potencialmente ser aplicada em qualquer lugar onde informa\u00e7\u00f5es din\u00e2micas ou hist\u00f3ricas estejam sendo contaminadas por incertezas de cronometragem,” finalizou Ourmazd. <\/p>\n
A equipe vislumbra que sua ferramenta matem\u00e1tica tenha aplica\u00e7\u00f5es em outros campos da ci\u00eancia que envolvem hist\u00f3ricos din\u00e2micos com data\u00e7\u00e3o imprecisa, como geologia, metrologia, qu\u00edmica, biologia e astronomia. <\/p>\n
Bibliografia: <\/p>\n Dynamics from noisy data with extreme timing uncertainty Autor: Inova\u00e7\u00e3o Tecnol\u00f3gica<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Digamos que voc\u00ea esteja tentando identificar quando um evento espec\u00edfico ocorreu no passado, mas sua melhor estimativa o coloque em uma janela temporal de 10.000 anos. Isto \u00e9 muito comum no trabalho dos arque\u00f3logos, astrof\u00edsicos, ge\u00f3logos, historiadores, entre v\u00e1rios outros campos do saber. Agora imagine conseguir diminuir essa janela para apenas 30 anos sem precisar […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22,6],"tags":[],"class_list":{"0":"post-26727","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-curiosidade","7":"category-noticias"},"yoast_head":"\n
\nRussell Fung, A. M. Hanna, O. Vendrell, S. Ramakrishna, T. Seideman, R. Santra, Abbas Ourmazd
\nNature
\nVol.: 532, 471-475
\nDOI: 10.1038\/nature17627
\n<\/em><\/p>\n