Um novo algoritmo de IA aumenta a precisão e a velocidade de detecção de partículas no Grande Colisor de Hádrons do CERN, preparando-se para futuras atualizações. A new AI algorithm boosts particle detection accuracy and speed at CERN’s Large Hadron Collider, preparing for future upgrades.

Um novo algoritmo de aprendizado de máquina, MLPF, desenvolvido pela colaboração CMS no CERN, melhorou a reconstrução de colisões próton-próton no Large Hadron Collider. A new machine learning algorithm, MLPF, developed by the CMS collaboration at CERN, has improved the reconstruction of proton-proton collisions at the Large Hadron Collider. Ao contrário dos métodos tradicionais baseados em regras, o MLPF aprende com dados simulados para identificar partículas com mais precisão e rapidez, alcançando até 10-20% de precisão melhor em intervalos de impulso chave e executando mais rápido em GPUs. Unlike traditional rule-based methods, MLPF learns from simulated data to identify particles more accurately and quickly, achieving up to 10–20% better precision in key momentum ranges and running faster on GPUs. Corresponde ou excede o desempenho do algoritmo de fluxo de partículas de longa data, permitindo uma análise de dados mais eficiente. It matches or exceeds the performance of the long-standing particle-flow algorithm, enabling more efficient data analysis. Espera-se que o avanço seja crucial durante a atualização 2030 do LHC, que aumentará as taxas de colisão cinco vezes, apoiando testes mais profundos do Modelo Padrão e busca por novas físicas. The advancement is expected to be crucial during the LHC’s 2030 upgrade, which will increase collision rates fivefold, supporting deeper tests of the Standard Model and searches for new physics.