Explorando el universo subatómico: un viaje profundo a través del deep learning
La inteligencia artificial, específicamente el deep learning, está transformando nuestra manera de entender la tecnología, con aplicaciones en multitud de campos. La física de partículas, lejos de ser una excepción, ha abrazado este cambio de paradigma, donde las redes neuronales juegan un papel fundamental tanto en los experimentos del Gran Colisionador de Hadrones del CERN como en la investigación de partículas subatómicas como los neutrinos, cuyo estudio podría arrojar luz sobre la asimetría entre materia y antimateria en el universo. Esta charla te sumergirá en el intrigante mundo de los desafíos en física de partículas y explorará cómo el deep learning nos acerca cada vez más a resolver interrogantes que previamente parecían insuperables. Desde un enfoque técnico, analizaremos las diversas técnicas empleadas, desentrañaremos el tratamiento de datos específico y destacaremos las diferencias más significativas en comparación con otros ámbitos. ¡Acompáñame en este viaje!
Saúl Alonso Monsalve
Ingeniero del software senior e investigador
ETH Zurich
Científico de datos en ETH Zurich, especializado en aplicar deep learning a la física de partículas. Doctorado en el CERN, contribuciones a experimentos internacionales DUNE y T2K. Exalumno UC3M.