La inteligencia artificial (IA) avanzada está lista para transformar la física fundamental, ofreciendo perspectivas sobre el destino del universo, según el profesor Mark Thomson, quien asumirá el liderazgo del CERN el 1 de enero de 2026. Según Thomson, las técnicas de aprendizaje automático están facilitando avances revolucionarios en la física de partículas, similares a las predicciones sobre estructuras proteicas impulsadas por IA que le valieron un Premio Nobel a Google DeepMind en octubre pasado.
En el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), los investigadores están utilizando estas estrategias para identificar eventos raros cruciales para entender cómo las partículas adquirieron masa en la infancia del universo y evaluar el potencial de un colapso catastrófico. Thomson enfatizó que estas no son mejoras menores, sino avances sustanciales impulsados por metodologías de IA sofisticadas.
A medida que el CERN aboga por el Future Circular Collider, una instalación propuesta de 90 km que superaría al LHC, persiste el escepticismo respecto al proyecto de 17 mil millones de dólares en medio de la falta de hallazgos significativos desde el descubrimiento del bosón de Higgs en 2012. Sin embargo, Thomson señaló que la IA está revitalizando la búsqueda de nueva física a nivel subatómico, con descubrimientos significativos anticipados después de 2030, tras una importante actualización que aumentará la intensidad del haz del LHC en diez veces.
Esta actualización tiene como objetivo facilitar observaciones sin precedentes del bosón de Higgs, una partícula integral para la generación de masa en el universo. Thomson detalló los planes para medir el autoacoplamiento del Higgs, una propiedad fundamental que podría iluminar cómo las partículas adquirieron masa justo después del Big Bang. Tales mediciones podrían proporcionar información sobre si el campo de Higgs se ha estabilizado o si una transición drástica está en el horizonte, lo que podría llevar a cambios significativos en nuestro universo.
La IA ahora es parte integral de las operaciones del LHC, optimizando la recolección e interpretación de datos. La Dra. Katharine Leney, involucrada en el experimento Atlas del LHC, destacó que las capacidades de la IA ya han permitido un análisis de datos más efectivo de lo previsto, avanzando el campo por décadas.
Además, la búsqueda de materia oscura—una sustancia misteriosa que se cree constituye una gran parte del universo—sigue desafiando a los científicos. Thomson sugirió que la IA generativa podría ayudar a mejorar esta búsqueda al permitir a los investigadores plantear preguntas más complejas sobre los datos, yendo más allá de las firmas simples para descubrir hallazgos inesperados.