Inteligencia artificial para encontrar partículas en el Universo con mayor precisión
El Big Bang, explosión que dio origen al universo, liberó una cantidad de energía tan grande, que hasta hoy los científicos siguen buscando qué otras partículas se originaron allí y cómo interactúan con las que conocemos ahora. Físicos de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) implementaron dos algoritmos de inteligencia artificial (IA) con una precisión hasta ocho veces mayor para predecir el momento en que se estarían creando nuevas partículas, lo cual ayudaría a entender mejor el bosón de Higgs, uno de los descubrimientos más importantes en este campo en los últimos años.
El bosón de Higgs fue propuesto en la década de 1960 por el físico teórico Peter Higgs y sus colaboradores, y en 2012 se confirmó su existencia de manera experimental, gracias al Gran Colisionador de Hadrones (LHC), uno de los instrumentos más potentes para identificar nuevas partículas y sus interacciones, 27 kilómetros de un anillo circular que atraviesa Suiza y Francia.
También es llamado como “partícula de la masa”, pues se encarga de que las demás partículas subatómicas tengan masa; es algo así como imaginar un gran campo invisible en el que entran y salen con cambios en su estructura base, un hallazgo que en su momento revolucionó lo que se sabía sobre estas transformaciones de energía y que demuestra la importancia de los experimentos que se llevan a cabo en el LHC para entender las fuerzas y dinámicas que rigen el universo.
En el Gran Colisionador se aceleran protones (partículas con carga positiva) a velocidades cercanas a la de la luz, y luego se hacen colisionar con energías extremadamente altas, que ni si quiera logramos llegar a concebir; estos choques son los que dan lugar a nuevas partículas y recrean las condiciones que pueden haber existido después del Big Bang. Alrededor de este lugar hay detectores que registran, analizan y predicen los eventos que ocurren allí.
El grupo de partículas FENYX-UN quiso potenciar la capacidad de los algoritmos utilizados hoy en los detectores de partículas, y para ello se valieron del “plano de Lund”, un concepto que, en palabras más sencillas, es un mapa que ayuda a dilucidar cómo las partículas comparten energía y se comportan en torno a los cambios de algunas como el bosón de Higgs.
Para la investigación, Rafael Andrei Vinasco Soler, magíster en Física de la UNAL, utilizó diversos programas de IA en los que se simularon las condiciones de lo que ocurre en el LHC para tener un panorama general de las interacciones existentes y sus propiedades; esto se construyó con datos proporcionados por la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN).
Al tener las condiciones decidieron poner a prueba dos algoritmos de IA para predecir si en el bosón de Higgs, y el bosón W (importante en la interacción de partículas subatómicas y procesos de altas energías), hay una mayor probabilidad de que realmente se estén creando partículas durante el experimento.
Aquí hay un concepto clave para entender lo que se encontró, y es el de “decaimiento nuclear”, que hace referencia a los cambios de energía que se presentan en los átomos y que pueden dar lugar a nuevos hallazgos; todo ocurre de manera muy rápida, y por eso los detectores necesitan nuevos algoritmos que potencien la predicción de estos eventos.
Ocho veces mejor que los algoritmos humanos
El investigador Vinasco explica que “se encontró que el desempeño del algoritmo podría ser hasta ocho veces mejor que el de los que se utilizan hoy, lo cual ayudaría a realizar mejores medidas sobre el bosón de Higgs y los decaimientos nucleares”.
“Hoy existen teorías muy ambiciosas en la física de partículas, y potenciar el LHC con la IA ayudaría a comprobarlas, ya que, con solo hallar una partícula ligada a cambios específicas de la materia, se podría cambiar el espectro de lo que conocemos sobre el universo, al igual que pasó con el bosón de Higgs”, indica el magíster en Física.
Aunque con la tecnología actual no se pueden aumentar las energías de los experimentos para encontrar fácilmente partículas nuevas, sí existe una gran oportunidad para mejorar el análisis de los datos obtenidos en los experimentos usando IA, “permitiéndonos potenciar los resultados actuales sin tener que construir nuevos experimentos, estas herramientas podrían hacer que el futuro de la física moderna vaya a pasos que nunca imaginamos”.
En esta investigación también participó el profesor Carlos Eduardo Sandoval Usme, del Departamento de Física, quien vinculó al magíster Vinasco al megaproyecto internacional ATLAS, con miles de expertos de todo el mundo que aportan al entendimiento y desarrollo de la física de partículas en el Gran Colisionador de Hadrones.
