{"id":1534,"date":"2025-01-13T13:52:12","date_gmt":"2025-01-13T13:52:12","guid":{"rendered":"https:\/\/projects.ift.uam-csic.es\/outreach_new\/?p=1534"},"modified":"2025-01-13T13:52:13","modified_gmt":"2025-01-13T13:52:13","slug":"machine-learning-en-el-lhc-buscando-agujas-en-un-pajar-cuantico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/projects.ift.uam-csic.es\/outreach_new\/machine-learning-en-el-lhc-buscando-agujas-en-un-pajar-cuantico\/","title":{"rendered":"Machine Learning en el LHC | Buscando agujas en un pajar cu\u00e1ntico"},"content":{"rendered":"\n<p>En esta charla, Rosa Sand\u00e1 Seoane explora c\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) ha transformado nuestra capacidad para detectar y estudiar part\u00edculas subat\u00f3micas en el LHC, permitiendo extraer informaci\u00f3n valiosa de un volumen masivo de datos y mejorar la precisi\u00f3n de los experimentos. Mediante el an\u00e1lisis de billones de colisiones subat\u00f3micas, el LHC se embarca en la misi\u00f3n de desentra\u00f1ar los misterios de la f\u00edsica fundamental. En este vasto oc\u00e9ano de datos, la inteligencia artificial se erige como la mejor aliada para identificar se\u00f1ales de part\u00edculas esquivas, como el bos\u00f3n de Higgs, y explorar las profundidades del universo cu\u00e1ntico. Rosa presentar\u00e1 ejemplos concretos de c\u00f3mo estas t\u00e9cnicas han sido cruciales para descubrimientos emblem\u00e1ticos, as\u00ed como su aplicaci\u00f3n actual en la b\u00fasqueda de se\u00f1ales de nueva f\u00edsica m\u00e1s all\u00e1 del Modelo Est\u00e1ndar, adem\u00e1s de los desaf\u00edos y oportunidades que presentan estas herramientas en la exploraci\u00f3n de un universo a\u00fan desconocido. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<div class=\"nv-iframe-embed\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"Machine Learning en el LHC | Buscando agujas en un pajar cu\u00e1ntico\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/kTcGQZTG54w?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>La conferencia &#8216;Buscando agujas en un pajar cu\u00e1ntico: machine learning en el LHC&#8217; se enmarca en la Semana de la Ciencia del CSIC: Ciclo de Conferencias de F\u00edsica Te\u00f3rica del IFT y la Residencia de Estudiantes, celebrada entre el 7 y el 15 de noviembre del 2024.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En esta charla, Rosa Sand\u00e1 Seoane explora c\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) ha transformado nuestra capacidad para detectar y estudiar part\u00edculas subat\u00f3micas en el LHC, permitiendo extraer informaci\u00f3n valiosa de un volumen masivo de datos y mejorar la precisi\u00f3n de los experimentos. 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