EL ACELERADOR DE PARTÍCULAS CONCLUYE 2009 CON NOTA ALTA
Fuente: AndaluciaInvestiga.com – www.europapress.es
Las primeras colisiones se registraron el 23 de noviembre.
El Gran Acelerador de Hadrones (LHC), en el que, entre otros centros españoles, participan investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Cantabria, ha alcanzado un récord mundial en energía de las colisiones de partículas.
Según una información de la Universidad de Cantabria, recogida por Europa Press, el Centro Europeo de Física de Partículas (CERN) ha declarado que el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) terminó su primer período completo de operación con colisiones de 2.36TeV, que han establecido un nuevo récord mundial.
El LHC ha sido puesto en modo de espera, y se reiniciará en febrero de 2010 después de una breve parada técnica.
Aprovechando la parada, el experimento CMS (en el que han participado los investigadores del IFCA) actualizará su sistema de refrigeración líquida.
Las primeras colisiones en el LHC se registraron el 23 de noviembre, y se consiguió alcanzar un haz de partículas récord el 30 de noviembre.
Durante las dos últimas semanas, los seis experimentos del LHC han registrado más de un millón de las colisiones de partículas, que han sido distribuidas en el LHC Computing Grid.
Últimas publicaciones
El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación
Sigue leyendo
El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.
