INVESTIGACIÓN

Un profesor del Campus de Ceuta aporta luz a los procesos de enfriamiento y calentamiento de sistemas

Un profesor del Campus de Ceuta aporta luz a los procesos de enfriamiento y calentamiento de sistemas
Antonio Lasanta.
Antonio Lasanta.

Carlos Lasanta es uno de los miembros del equipo de la UGR que trabaja en un revolucionario estudio con aplicaciones a equipos magnéticos, de refrigeración y de calefacción: “Los procesos de enfriamiento y de calentamiento no siguen lo que dicta la intuición o el sentido común. En particular, a veces es más rápido enfriar un sistema que calentarlo, y viceversa”, explica


La Universidad de Granada (UGR) participa en un estudio que ha permitido entender mejor los procesos de enfriamiento y calentamiento de los sistemas a nivel general, por lo que se aplica a equipos magnéticos, de refrigeración y de calefacción, e incluso puede tener implicaciones en la computación clásica y cuántica para acelerar procesos de minimización o maximización. Entre los investigadores, un profesor del campus de Ceuta.

“Los procesos de enfriamiento y de calentamiento no siguen lo que dicta la intuición o el sentido común. En particular, a veces es más rápido enfriar un sistema que calentarlo, y viceversa”, explica Antonio Lasanta Becerra, profesor del Departamento de Álgebra en la Facultad de Educación, Economía y Tecnología de la UGR en el Campus de Ceuta e investigador de este estudio. Lasanta también pertenece al Instituto Carlos I de Física Teórica y Computacional y al NanoTLab.

El trabajo detalla que, en ocasiones, el más caliente de dos sistemas de otro modo idénticos es capaz de ser el primero en enfriarse. E incluso que es posible hacer que un sistema se enfríe más rápido dándole un breve golpe de calor. “Esto ocurre porque sacamos a nuestro sistema de un mínimo y acortamos su camino al enfriamiento”, expone Lasanta. Estos comportamientos “anómalos” se pueden aprovechar para acortar el tiempo necesario para enfriar (o calentar) un sistema, según la investigación.

“Nuestros resultados pueden aplicarse a muchísimos aspectos. Por ejemplo, a equipos magnéticos, de refrigeración o de calefacción, e incluso a la computación clásica y cuántica para acelerar procesos de minimización o maximización, muy útiles ahora mismo en la era de la inteligencia artificial y el Machine Learning”, especifica el profesor de la UGR Antonio Lasanta.

Estos hallazgos han sido recientemente publicados en la prestigiosa revista Physical Review Letters. Además, el artículo ha sido seleccionado como Sugerencia de los Editores por su especial relevancia. La Universidad Complutense de Madrid, la Universidad Carlos III y la Universidad Pontificia de Comillas también han participado en este trabajo.

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