O recurso à inteligência artificial chegou ao Grande Colisor de Hadrões (LHC) do CERN numa busca relacionada com o famoso bosão de Higgs, conhecido como “a partícula de Deus”.

A investigação está a cargo do programa CMS e consiste em perceber como usar a inteligência artificial (IA) na procura das chamadas partículas parceiras do bosão de Higgs.

As partículas parceiras do bosão de Higgs são hipotéticas partículas que podem existir de acordo com algumas teorias físicas que vão além do Modelo Padrão (SM) da física de partículas. No Modelo Padrão, o bosão de Higgs é a partícula responsável por conferir massa a outras partículas elementares através do mecanismo de Higgs.

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Diversas teorias que tentam resolver problemas não explicados pelo Modelo Padrão - como a hierarquia de massas ou a natureza da matéria escura - pedem a existência de partículas adicionais relacionadas com o bosão de Higgs.

Na experiência atual, a busca conduzida pela IA baseia-se em técnicas de visão computacional de machine learning para identificar explosões de luz colimadas, que se referem a padrões de luz altamente direcionados ou concentrados que surgem em determinadas circunstâncias. "Colimadas" significa que os raios de luz estão alinhados numa direção comum, o que os torna altamente focados e concentrados numa região específica do espaço.

Na física de partículas, as explosões de luz colimadas podem ocorrer quando partículas de alta energia interagem com a matéria. No contexto da busca por partículas fundamentais, como as partículas parceiras do bosão de Higgs, os cientistas procuram por essas explosões de luz colimadas como uma possível assinatura da presença dessas partículas.

Como parte de sua busca para entender os blocos de construção da matéria, a comunidade científica está à procura de evidências de novas partículas que poderiam confirmar a existência de física além do Modelo Padrão e é aqui que a inteligência artificial entra em cena.

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É um dado adquirido que as técnicas de visão computacional do machine learning podem diferenciar entre muitos rostos. Neste caso, tais métodos foram aplicados para procurar e validar assinaturas parceiras do bosão de Higgs nos dados recolhidos pelo detetor.

Na ampla gama de massas explorada, não foram observadas evidências de tais novas partículas, o que permitiu aos cientistas estabelecer limites superiores na taxa de produção desse processo. O resultado é a busca mais sensível já realizada para tais partículas semelhantes ao bosão de Higgs nesse estado final, referem.

“A análise mostra claramente que os algoritmos de IA podem ser usados para identificar de forma limpa assinaturas de dois fotões a partir do ruído e procurar novas partículas massivas”, sublinham nos resultados do estudo. “Essas técnicas de machine learning estão continuamente a melhorar e vão continuar a ser usadas em análises únicas dos dados do LHC, alargando as buscas do CMS para casos ainda mais desafiadores”, acrescenta a equipa.

Conhecido como a “Partícula de Deus”, a descoberta do Bosão de Higgs no LHC do CERN, em 2012, representou um marco significativo na área da física de partículas. Desde então, as colaborações ATLAS e CMS têm investigado insistentemente as propriedades dessa partícula única e tentado estabelecer as diferentes formas pelas quais é produzida e se decompõe noutras partículas.