En esta charla, Rosa Sandá Seoane explora cómo el aprendizaje automático (machine learning) ha transformado nuestra capacidad para detectar y estudiar partículas subatómicas en el LHC, permitiendo extraer información valiosa de un volumen masivo de datos y mejorar la precisión de los experimentos. Mediante el análisis de billones de colisiones subatómicas, el LHC se embarca en la misión de desentrañar los misterios de la física fundamental. En este vasto océano de datos, la inteligencia artificial se erige como la mejor aliada para identificar señales de partículas esquivas, como el bosón de Higgs, y explorar las profundidades del universo cuántico. Rosa presentará ejemplos concretos de cómo estas técnicas han sido cruciales para descubrimientos emblemáticos, así como su aplicación actual en la búsqueda de señales de nueva física más allá del Modelo Estándar, además de los desafíos y oportunidades que presentan estas herramientas en la exploración de un universo aún desconocido.
La conferencia 'Buscando agujas en un pajar cuántico: machine learning en el LHC' se enmarca en la Semana de la Ciencia del CSIC: Ciclo de Conferencias de Física Teórica del IFT y la Residencia de Estudiantes, celebrada entre el 7 y el 15 de noviembre del 2024.
Producción: Residencia de Estudiantes.
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