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La inteligencia artificial (IA), particularmente el machine learning y el deep learning, junto con la computación de alto rendimiento, se han convertido en una parte esencial de la física experimental moderna de partículas. Así lo asegura Zahra Ghorbanimogaddam, investigadora del experimento LHCb de la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN).
En diálogo con El Peruano, la científica destacó que estas tecnologías facilitan la recopilación, el procesamiento y el análisis de grandes cantidades de datos para la investigación de “fenómenos cada vez más raros”.
La científica del CERN, quien estará en Lima el 12 y 13 de noviembre para participar en el primer encuentro científico internacional UTEC-CERN 2026, dijo que el gran colisionador de hadrones produce millones de colisiones cada segundo, pero solo una fracción muy pequeña contiene los “procesos raros” que se buscan investigar.
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“Es necesario reconstruir más partículas, separar un mayor número de interacciones superpuestas y tomar decisiones cada vez más complejas en tiempo real. Esto será particularmente importante para el futuro High-Luminosity LHCb, cuando los experimentos enfrentarán tasas de colisión y volúmenes de datos considerablemente superiores”, precisó.
Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones complejos en las señales de los detectores, distinguir desintegraciones de partículas interesantes entre una enorme cantidad de eventos de fondo, reconstruir trayectorias de partículas y mejorar su identificación. A diferencia de los métodos convencionales de selección, basados en una cantidad limitada de variables individuales, estos algoritmos pueden aprovechar simultáneamente las correlaciones existentes entre numerosas variables y mejorar con frecuencia la eficiencia y la precisión de los análisis experimentales.
“La IA también abre nuevas posibilidades para buscar fenómenos inesperados. Por ejemplo, los algoritmos de detección de anomalías pueden entrenarse para reconocer patrones inusuales en los datos de las colisiones, lo que potencialmente podría revelar señales de nueva física que no habían sido previstas en las búsquedas tradicionales”, agregó. También se están investigando técnicas de IA generativa para acelerar las simulaciones de detectores, uno de los procesos computacionalmente más exigentes dentro de la física de partículas.
Sin embargo, el modelamiento no es suficiente, ya que también se necesita hardware, y los nuevos desafíos requerirán de computación cuántica, cuyos avances están en fase exploratoria. Lo cierto, sostuvo, es que la IA no reemplazará a los físicos. “Aunque los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones y mejorar el rendimiento de nuestros análisis, sus resultados deben validarse cuidadosamente utilizando datos experimentales”.
Por otro lado, destacó los avances en el Perú de la física moderna y precisó que los jóvenes investigadores peruanos pueden ser clave para las investigaciones colaborativas.
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— Diario El Peruano (@DiarioElPeruano) May 21, 2026