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.
El investigador Vinasco explica que “se encontró que el
desempeño del algoritmo podría ser hasta 8 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.
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