¿Qué es una cascada? ¿En qué se parecen los rayos cósmicos a la lluvia?

Son dos preguntas muy diferentes pero muy relacionadas:

Cuando un rayo cósmico primario, por ejemplo un protón, se tropieza con la Tierra, lo primero que se encuentra es la atmósfera. Allí, a una altura media de unos 15 km se produce una colisión con un núcleo atómico, de la que salen muy a menudo un protón o un neutrón y decenas de otras partículas subatómicas de alta energía, especialmente piones y kaones, iniciando así una cascada atmosférica. Con mucha menor frecuencia, el producto pueden ser otras partículas, hasta las más pesadas, como Higgs o quarks top (1).

 

 

_{Fig. 1 Cascada de rayos cósmicos secundarios que se desarrolla al colisionar una partícula de los rayos cósmicos primarios con el núcleo de un átomo de la alta atmósfera. A la superficie llegan sobre todo neutrinos (ѵ, que penetran en el interior de la Tierra con gran facilidad) y muones (μ). Crédito Wearbeard}

 

Todas estas partículas son inestables y se desintegran con unos tiempos medios de vida muy cortos, de modo que a la superficie llegan principalmente los descendientes de esos piones y kaones, que son en su mayoría muones y neutrinos.

En inglés, estas cascadas se llaman “showers”, es decir, chubascos, y viendo la fig 1 o una simulación más realista como esta, nos podemos imaginar fácilmente el motivo

Sin embargo, hay otro motivo más por el que la metáfora de la lluvia cósmica que cae sobre nosotros es tan popular. Empecemos, por ejemplo por este vídeo del físico experimental de partículas Pablo García Abia

Las gotas de agua llegan al azr no ya en el sentido del lugar donde caen, sino en uno más preciso que podemos poner a prueba con los datos del detector de la exposición:

Tanto si medimos el tiempo que transcurre entre la caída de una gota y la siguiente (en una lluvia mansa y constante) como si lo hacemos con los tiempos de llegada de eventos consecutivos a nuestro detector vamos a obtener el mismo resultado: hay un tiempo medio perfectamente definido entre gota y gota o partícula y partícula, pero el momento en el que va a caer la siguiente gota es impredecible, aleatorio.

Se dice que un proceso así es un proceso de Poisson (2) y si representamos la frecuencia de los distintos tiempos de espera entre un suceso y el siguiente en un histograma veremos una huella clarísima de orden dentro del azar., la distribución exponencial.

 

_{Fig. 2 Elaboración propia: distribución de los intervalos de tiempo entre dos rayos cósmicos sucesivos que se registran en un detector. Se muestra una curva exponencial a la que se ajustan los datos experimentales, que aparecen con unas barras verticales (“de error”) que indican la incertidumbre en la medida}.

Agradecemos a Mihály Vadai que en el año 2015 nos presentara en el programa High School Teachers del CERN un detector en el que nos inspiramos para el de la exposición del MUNCYT (3) y que en 2017 planteara a los alumnos húngaros del programa HSSIP la idea de comparar la “caída” de muones con la de gotas de lluvia (4).

_{(1) Más información sobre partículas elementales y los rayos cósmicos en el Cuaderno Experimenta. Rayos cósmicos. Francisco Barradas Solas, MUNCYT, 2018, donde también hay un glosario: http://www.muncyt.es/stfls/MUNCYT/Publicaciones/rayos_cosmicos_muncyt.pdf}

_{(2) Ver, por ejemplo The Poisson Distribution and Poisson Process Explained. A straightforward walk-through of a useful statistical concept, de Will Koehrsen en https://towardsdatascience.com/the-poisson-distribution-and-poisson-process-explained-4e2cb17d459}

_{(3) https://indico.cern.ch/event/355973/timetable/#106-report-from-work-group-1-c}

_{(4) https://indico.cern.ch/event/891526/contributions/3759869/}