El CERN recurre a la inteligencia artificial para concluir que el equilibrio entre materia y antimateria está alterado desde hace tiempo
Los científicos del Centro Europeo de Investigación Nuclear (CERN) no se han quedado al margen del auge de la inteligencia artificial (IA) y han empezado a utilizarla en el análisis de datos científicos. Uno de los descubrimientos realizados gracias a esta moderna tecnología es que la cantidad de materia y antimateria en el universo no es igual.
Desde el descubrimiento de la antimateria, los científicos han creído que el universo está en equilibrio y que la cantidad de materia y antimateria es igual, lo cual es un requisito previo para el equilibrio de la energía en el universo. Pero parece que esta regla fundamental es errónea.
Los científicos han llegado a la conclusión de que durante el Big Bang, hace 13.800 millones de años, se crearon cantidades iguales de materia y antimateria. Sin embargo, parece que el equilibrio de fuerzas en la naturaleza no se ha mantenido durante todo este tiempo, y la cantidad de materia supera ahora significativamente a la de antimateria.
Los físicos de partículas han intentado explicar esta discrepancia con el Modelo Estándar, pero las explicaciones no han dado resultados, por lo que el estudio de esta asimetría continúa.
¿Qué es la mezcla de mesones?
En el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) del CERN, los científicos han observado cómo los mesones, partículas subatómicas formadas por igual número de quarks y antiquarks, decaen en partículas más ligeras, se convierten en antimesones y vuelven a descomponerse en un proceso denominado mezcla de mesones.
Los investigadores se preguntaban si el proceso de conversión de mesón en antimesón difiere del proceso inverso. Por ello, querían contar el número de partículas antes de la desintegración y compararlo con la proporción en diferentes momentos del proceso de mezcla.
Para lograrlo, los científicos del CERN necesitaban identificar con precisión los mesones de los antimesones en el LHC. Para ello utilizaron un método denominado etiquetado de sabores, que se implementó con la ayuda de un algoritmo avanzado de IA.
Por qué era necesaria la inteligencia artificial
Los científicos del CERN utilizaron un algoritmo de inteligencia artificial para procesar una muestra que contenía 500.000 desintegraciones del mesón de belleza extraña en un par de muones y kaones cargados. El mesón de belleza extraña está formado por un quark extraño y un antiquark inferior, mientras que el muón es muy similar al electrón pero pesa 207 veces más. El kaón también es un tipo de mesón.
El algoritmo de inteligencia artificial utiliza una técnica denominada red neuronal gráfica. Puede determinar con precisión las características recopilando información sobre las partículas que rodean al extraño mesón bello y las que se forman a partir de él.
Los datos sobre 500.000 desintegraciones procedían del LHC Run 2, que los investigadores combinaron después con los datos del Run 1. Si existiera la simetría entre materia y antimateria, el resultado neto de estas mediciones debería haber sido cero. Sin embargo, el resultado neto no era cero y era similar a las predicciones del Modelo Estándar.
Además, los resultados eran coherentes con los datos de otros experimentos del CERN, como ATLAS y LHCb. El comunicado de prensa también señalaba que los resultados eran exactamente comparables a los experimentos realizados con el LHCb, un detector diseñado para realizar mediciones precisas.
Los resultados obtenidos en estos experimentos también fueron estadísticamente significativos, ya que alcanzaron el umbral de tres sigmas utilizado habitualmente por los investigadores. El comunicado de prensa añade que se trata de la primera prueba de violación de CP en la desintegración de un mesón bello extraño.