La inteligencia artificial da un salto histórico y se acerca a resolver el misterio de los neutrinos

Los neutrinos se encuentran entre las partículas fundamentales más ligeras que se conocen e interactúan muy poco con la materia. Durante décadas, el modelo estándar de la física de partículas consideró que estas partículas no tenían masa, al igual que los fotones. Esto llevó a popularizar la idea de que los neutrinos podían viajar a la velocidad de la luz.

Sin embargo, el descubrimiento del fenómeno de oscilación de neutrinos demostró que estas partículas pueden transformarse de un tipo a otro durante su propagación. Este proceso solo es posible si los neutrinos tienen una masa distinta de cero; por lo tanto, no podrían tener una velocidad igual a la de la luz.

Investigadores han desarrollado un sistema capaz de analizar diferentes propiedades de partículas hipotéticas y generar modelos teóricos para explicar el comportamiento y la masa de los neutrinos. Esta herramienta permite explorar regiones del espacio de modelos con mayor rapidez que si se hiciera manualmente.

Neutrinos

Los neutrinos son partículas elementales eléctricamente neutras que interactúan con la materia únicamente a través de la fuerza débil y la gravedad. Fueron propuestos en 1930 por Wolfgang Pauli para explicar la conservación de la energía en la desintegración beta, y su existencia fue confirmada experimentalmente en 1956 por Clyde Cowan y Frederick Reines.

Durante mucho tiempo, el Modelo Estándar asumió que los neutrinos eran partículas sin masa, al igual que los fotones. Esta hipótesis cambió a finales de la década de 1990, cuando los experimentos observaron el fenómeno de la oscilación de neutrinos, en la que estos cambian de un tipo a otro durante su propagación.

El misterio de la masa del neutrino.

Antes de revelarse que los neutrinos tienen masa, la física de partículas ya había descrito con éxito casi todas las partículas fundamentales mediante el Modelo Estándar. Sin embargo, este modelo predice neutrinos sin masa, lo cual contradice la evidencia experimental obtenida a partir de las oscilaciones de neutrinos.

Esto indica que existe algún mecanismo físico aún desconocido responsable de generar estas masas extremadamente pequeñas. Se han propuesto varias hipótesis para explicar el origen de la masa de los neutrinos, incluyendo la existencia de nuevas partículas aún no observadas experimentalmente.

Ámbar

Para acelerar la búsqueda del origen de la masa de los neutrinos, los investigadores desarrollaron el Generador Autónomo de Modelos (AMBer), un sistema basado en el aprendizaje por refuerzo. AMBer aprende mediante ensayo y error, evaluando continuamente la calidad de los modelos teóricos que construye.

AMBer construye modelos de física de partículas seleccionando grupos de simetría y definiendo qué partículas deben componer cada teoría. Posteriormente, cada modelo se compara con resultados experimentales y se evalúa. El sistema ha identificado nuevos candidatos en estructuras matemáticas aún relativamente inexploradas.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo, utilizado en este estudio, es una técnica de inteligencia artificial en la que un agente aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. El algoritmo realiza acciones, observa sus resultados y recibe recompensas o penalizaciones según su desempeño.

El objetivo es descubrir, mediante numerosos ensayos, la secuencia de decisiones que maximiza la recompensa acumulada. Este enfoque resulta útil en problemas con un gran número de posibilidades, donde no existe una solución conocida. Con el tiempo, el agente mejora progresivamente su rendimiento.