Imagina que tienes muchos datos pero no sabes realmente lo que estás buscando. Entonces, ¿Qué haces? En ese caso, utiliza una computadora que busca automáticamente las desviaciones. Según el investigador Sascha Caron, este será un método prometedor para lograr nuevos avances en la física de partículas. Junto con otros investigadores de ATLAS en el CERN, ha demostrado este nuevo enfoque en un artículo en The European Physics Journal C, que se publicó a principios de este mes.

Desde el descubrimiento del bosón de Higgs en 2012, Había grandes expectativas de nuevos avances en física que surgieran del Gran Colisionador de Hadrones (LHC) en el CERN. "Desafortunadamente, ha habido pocos avances de igual magnitud, quizás porque no buscamos en suficientes lugares, "dice Sascha Caron, físico en la Universidad de Radboud y en Nikhef. Él es la fuerza impulsora detrás del nuevo método, junto con sus colegas Sara Alderweireldt y Jeroen Schouwenberg.

Buscando lo desconocido

En el LHC, los científicos producen enormes cantidades de datos para investigar el modelo estándar de física de partículas, que describe las fuerzas y partículas que forman toda la materia. Caron:"En la búsqueda de la partícula de Higgs sabíamos exactamente lo que estábamos buscando, lo único desconocido era su masa. Debido a que actualmente no sabemos exactamente lo que estamos buscando, podemos expandir aún más el modelo estándar, se necesita mucho más tiempo para realizar un nuevo descubrimiento. Podrías compararlo con buscar un juguete escondido en una gran habitación llena de juguetes, pero sin saber qué aspecto tiene ".

Primero rápidamente, entonces exactamente

Para acelerar el proceso de búsqueda, Caron y varios colegas han propuesto un nuevo enfoque sistemático que se puede utilizar para encontrar pistas sobre nuevas partículas. En la actualidad, los investigadores del CERN miran muy específicamente a un solo modelo o una sola característica. Según Caron, esto se puede hacer de otra manera:"Mediante el uso de algoritmos, queremos investigar todos los datos simultáneamente, usando la automatización, para encontrar desviaciones del modelo estándar ".

"La desventaja de este enfoque es que podemos examinar los datos con menos precisión que en otros enfoques, "dice Caron. Para resolver este problema, los investigadores idearon un método de dos etapas:primero, comparar rápidamente todos los datos con el modelo estándar, y luego concéntrese en las desviaciones que ha encontrado.

La IA es el futuro

Los métodos de búsqueda amplios con algoritmos ya se utilizan en otros campos, como la genética. "Este amplio método de búsqueda no se ha utilizado anteriormente para analizar datos del LHC. Esto se debe a que los datos de la física de partículas suelen ser muy complejos en comparación con los datos de otros campos. Si no puede indicar qué tipo de datos está buscando, es difícil enseñar un algoritmo ".

Junto con sus colegas Sara Alderweireldt y Jeroen Schouwenberg, Caron ha realizado recientemente una segunda "ejecución" de los datos. Quiere perfeccionar aún más el método. "Mi objetivo es hacer descubrimientos en física de partículas a través de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Una computadora no solo es objetiva, la automatización también proporciona un camino más barato y más rápido hacia el progreso científico que el que se está siguiendo actualmente, no solo en la física de partículas sino en todos los campos de la ciencia ".