Los rayos gamma y el aprendizaje automático son dos de las bazas en las que los físicos confían para encontrar la materia oscura

La identificación del bosón de Higgs fue una victoria para el CERN (Organización Europea para la Investigación Nuclear). Una muy grande dado el reto que representaba encontrar la partícula cuya existencia predijeron seis científicos en 1964. Peter Higgs, el físico británico cuyo apellido ha inspirado su nombre, fue uno de ellos. Pero los desafíos no han terminado para el CERN. Ni mucho menos.

Uno de los retos a los que se enfrentan actualmente los científicos que trabajan en este centro consiste en entender qué es la materia oscura y verificar su existencia. El problema es que esta forma de materia no emite ningún tipo de radiación electromagnética, una propiedad que la hace completamente transparente y nos impide observarla directamente. Lo que sí podemos detectar son sus efectos gravitacionales sobre la materia ordinaria, por lo que esta es una de las estrategias que barajan los físicos para dar con ella. Pero no es la única.

De los rayos gamma a la antimateria

Afortunadamente, los científicos no tienen un solo «as en la manga» que pueda ayudarles a encontrar la respuesta a los muchos interrogantes que plantea la materia oscura. Una forma de encontrarla requiere averiguar si interactúa consigo misma, porque, si dos partículas de materia oscura chocasen, deberían emitir un fotón. El problema es que el universo es tan grande y las fuentes de emisión de fotones de naturaleza tan distinta que identificar de esta forma la materia oscura es al menos tan difícil como encontrar una aguja en un pajar.

Aun así, los físicos no se rinden y están estudiando la radiación gamma, un tipo de radiación electromagnética de alta energía constituida por fotones, que es posible analizar desde la Tierra con la esperanza de que alguna de las fuentes de emisión sea, precisamente, la interacción de las partículas de materia oscura. El problema es que hasta ahora esta estrategia ha sido infructuosa porque, al parecer, las emisiones más prometedoras en realidad proceden de cuásares y púlsares, dos de los objetos más apasionantes que podemos encontrar en el cosmos.

Por suerte, los físicos no se rinden fácilmente y siguen considerando que el estudio de los rayos gamma puede resultar decisivo en la búsqueda de la materia oscura. De hecho, uno de los experimentos que se está llevando a cabo en el CERN consiste en acelerar iones a una velocidad muy cercana a la de la luz en el vacío para, precisamente, «fabricar» rayos gamma con la esperanza de que finalmente nos ayuden a identificar la materia oscura.

Pero… ¿qué sucederá si no funciona? Pues que aún quedan, al menos, dos estrategias más que, quizás, puedan ayudarnos a dar con ella. Una consiste en construir unos detectores muy sofisticados capaces de percibir si una partícula de materia oscura interacciona gravitacionalmente con una partícula de materia ordinaria. Y la otra requiere generar antimateria en el interior de un colisionador de partículas, como el LHC (Gran Colisionador de Hadrones) con el que cuenta el CERN.

El otro gran reto es procesar toda esa información

Dar con la materia oscura conlleva otro desafío muy importante que no debemos pasar por alto. Cada vez que los científicos del CERN ponen en marcha el LHC para llevar a cabo un experimento el colisionador genera un volumen de datos de nada menos que un millón de Gbytes por segundo. Sí, no hay ningún error. Un millón de gigas por segundo. Procesar toda esta información para inferir conclusiones a partir de los resultados obtenidos en el experimento es una tarea titánica, por lo que cualquier estrategia que permita incrementar la eficiencia de este proceso es bienvenida.

Los científicos confían en que el aprendizaje automático, que es una rama de la inteligencia artificial que, grosso modo, pretende identificar patrones y generalizar comportamientos mediante el análisis de unos datos de entrada, resultará de mucha ayuda en este terreno. La red de ordenadores del CERN es capaz, o se espera que lo sea próximamente, de analizar minuciosamente los datos de los experimentos, de catalogarlos y de llegar a conclusiones que posteriormente serán revisadas por los físicos.

Kazuhiro Terao, uno de los físicos que están trabajando actualmente en el experimento de generación de rayos gamma del CERN, asegura que dentro de diez años tendrán algoritmos de aprendizaje automático que serán capaces de plantear sus propias preguntas sin la mediación de un humano. Confía, incluso, en que podrán elaborar sin supervisión nueva física. Sorprendente, ¿verdad?

Imagen | Maximilien Brice (CERN)
Vía | The Next Web
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