Agujeros de gusano

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Las novelas de ciencia-ficción dejan muy claro que, aunque fuésemos capaces de alcanzar velocidades relativistas (próximas a la velocidad de la luz), eso no satisfaría nuestra necesidad de explorar personalmente el universo. Quisiéramos viajar a otras estrellas con la misma facilidad con que hoy atravesamos el Atlántico. Nos gustaría que el tiempo de un viaje hacia el centro de la galaxia (que probablemente contiene un gran agujero negro) se midiera en días, si no en horas. ¿Hay alguna posibilidad de que esto llegue a ocurrir?

Para ello sería necesario que en el futuro se descubriera alguna propiedad del universo, hoy desconocida, que nos ayude a romper el límite de la velocidad de la luz, que parece firmemente establecido, y que nos obligaría a emplear miles de años en viajes a la mayor parte de las estrellas, exceptuando las más próximas.

Para resolver el problema, los autores de ciencia-ficción han utilizado esencialmente dos procedimientos diferentes:

La ley de Hubble-Lemaître

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Georges Lemaître

Hagamos un poco de historia.

En diversos lugares del cielo, pero especialmente en la constelación de Cefeo, donde se descubrió la primera, existen estrellas cuya intensidad luminosa varía regularmente y que por ello se llaman cefeidas variables. En 1908, la astrónoma estadounidense Henrietta Swan Leavitt descubrió que el período de variación de estas estrellas está ligado con su luminosidad real. Cuanto mayor es ésta, más largo es el período. Por lo tanto, midiendo el periodo, se puede deducir su luminosidad real.

En 1913, el astrónomo estadounidense Vesto Melvin Slipher obtuvo el espectro de la entonces llamada nebulosa de Andrómeda (la galaxia gigante más próxima a la nuestra) y descubrió un corrimiento hacia el azul que indicaba (según el efecto Doppler) que la nebulosa se mueve hacia nosotros con una velocidad de unos 300 kilómetros por segundo, mucho mayor de lo que se esperaba. Slipher estudió entonces la luz de otras nebulosas espirales e hizo el inesperado descubrimiento de que la mayor parte de ellas, al revés que la de Andrómeda, presentan corrimientos hacia el rojo, es decir, se alejan del sistema solar con enorme rapidez, pues encontró velocidades de más de 1000 kilómetros por segundo.

En 1919, el astrónomo estadounidense Edwin Powell Hubble utilizó el telescopio de Monte Wilson para fotografiar varias nebulosas espirales, entre ellas la de Andrómeda, y demostró que, en realidad, no eran nebulosas, como se creía, sino gigantescas agrupaciones de estrellas. A partir de entonces ya no se les llamó nebulosas, sino galaxias, en honor de nuestra Vía Láctea, que también pertenece a la clase de las galaxias espirales. Galactos, en griego, significa leche.

Propiedades antrópicas y suprantrópicas

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En un artículo publicado previamente hablé del problema del ajuste fino, que se basa en la constatación de que muchas propiedades del universo parecen diseñadas para hacer posible nuestra existencia. Con otras palabras: esas propiedades cumplen el principio antrópico, lo que no significa otra cosa que la constatación de que el universo debe cumplir todas las condiciones necesarias para nuestra existencia, puesto que nosotros estamos aquí. Por otra parte, el principio de la mediocridad establece que las condiciones antrópicas del universo deberían ser las mínimas necesarias para hacer posible nuestra vida.

Se ha publicado recientemente un libro de Robin James Spivey titulado Aqueous solution, que sostiene que ciertas propiedades del universo son suprantrópicas (van más allá del principio antrópico), porque, no siendo necesarias para nuestra existencia, su presencia asegura nuestro futuro. Según Spivey, estas propiedades son un indicio de diseño mayor que las propiedades antrópicas, pues el principio de la mediocridad se opone a su presencia.

La probabilidad de la existencia de inteligencia extraterrestre

Distribución estadística normal.
El texto se refiere a una distribución uniforme.

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La probabilidad es un concepto matemático bien conocido que se definió inicialmente para cuantificar datos aleatorios en entornos matemáticamente conocidos. Después se ha ido extendiendo a otras situaciones.

Por ejemplo, la probabilidad de que el próximo coche que pase a mi lado tenga una matrícula con las cuatro cifras iguales se calcula dividiendo el número de casos favorables entre el número de casos posibles. El número de casos favorables es diez: 0000, 1111, 2222, ... , 9999. El número de casos posibles es diez mil: 0000, 0001, 0002, ... , 9998, 9999, con una distribución uniforme. Luego la probabilidad mencionada es igual a una milésima. No hemos tenido en cuenta la posible retirada de vehículos de la circulación, que constituye un proceso aleatorio independiente que no debería afectar significativamente el resultado del cálculo.

El problema es que, muchas veces, puede interesar cuantificar los datos en entornos matemáticamente desconocidos. Esto puede ocurrir, por ejemplo, cuando se desconoce el número de casos favorables, o el número de casos posibles, o ambos a la vez. En tales situaciones puede interesar realizar estimaciones de los datos desconocidos, con más o menos incertidumbre. Se habla entonces de probabilidad a priori.