Cern usa IA para filtrar colisões e buscar novas partículas

Como é a busca pela “partícula de Deus” no CERN? A imagem gerada por computador (CGI) acima ilustra isso. © 2026 Shutterstock

A cada segundo, o Grande Colisor de Hádrons (LHC) do CERN produz 40 milhões de colisões de partículas. É muito mais dados do que qualquer computador na Terra poderia armazenar ou analisar. Por isso, os pesquisadores utilizam a inteligência artificial para descobrir em tempo real quais dessas colisões podem conter a próxima grande descoberta.

Enquanto a Organização Europeia para a Investigação Nuclear (CERNLink externo, na sigla em francês) planeja construir um novo colisor, muito mais caro, para substituir o LHC em 2040, os físicos afirmam que a IA não irá apenas processar dados após os testes, mas também ajudará a projetar a própria máquina, escolher seus materiais e definir quais perguntas ela poderá responder.

Quando os pesquisadores do laboratório de física de partículas do CERN descobriram o bóson de Higgs, em 2012, houve uma revolução em nossa compreensão do universo.

A descoberta ocorreu após quatro décadas de buscas e não teria sido possível sem os algoritmos de aprendizado de máquina, que eram “algo como o bisavô do que hoje chamamos de IA”, afirma Maurizio Pierini, físico do CERN.

Hoje, os descendentes desses algoritmos estão avançando em todas as áreas da física de partículas. “Vamos usar a IA cada vez mais”, afirmou a ex-diretora do CERN, Fabiola Gianotti. Os físicos, assim como os cientistas de outros campos, estão usando a IA antes dos experimentos, para prepará-los, e depois deles, para analisar os dados.

No CERN, porém, eles também estão levando a tecnologia a direções ainda inexploradas. “O que define a nossa especificidade é que também estamos implementando algoritmos durante o experimento, como parte da própria coleta de dados”, afirma Pierini.

Futuro do CERN

Os artigos desta série analisam em que ponto se encontra o maior laboratório de física de partículas do mundo no que diz respeito às suas ambições científicas e aos seus esforços para continuar sendo um ponto de encontro internacional para a compreensão do nosso universo.

As novas ferramentas de IA do CERN chegam em um momento em que a instituição, sediada em Genebra, está modernizando grande parte de seus equipamentos.

Neste ano, terão início os trabalhos de atualização do LHC, que passará a operar com taxas de colisão mais altas, o que significa mais dados a serem analisados. Em seguida, o laboratório deverá concluir o projeto e obter a aprovação para um novo colisor, chamado Futuro Colisor Circular (FCC), que substituirá o LHC na década de 2040.

Os físicos do CERN entrevistados para esta reportagem concordam que a IA pode ser fundamental não apenas para a pesquisa e a análise, mas também para ajudar a projetar o novo colisor, manter os custos baixos e atrair mentes brilhantes de volta à física de partículas.

“Graças à IA, tudo será feito de forma diferente: melhor, mais rápida e tecnologicamente mais avançada. Além disso, a IA nos ajudará a investigar as questões ainda em aberto na física de partículas”, afirma Maria Spiropulu, física de partículas do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech) e colaboradora do CERN.

IA para o bóson de Higgs

O primeiro uso do aprendizado de máquina no CERN ocorreu em 1987, quando os cientistas desenvolveram um sistema para detectar falhas em uma máquina chamada Síncrotron de Prótons.

Mais tarde, os cientistas do CERN usaram outro antecessor da IA para operar o LHC. No colisor, as partículas se chocam com energias de até 13 trilhões de elétrons-volts, ou 13 teraelétrons-volts (TeV), unidade de medida de energia utilizada na física de partículas, e produzem 40 milhões de colisões por segundo.

Cada colisão deixa vestígios que são captados por detectores, máquinas gigantescas que cercam as zonas de colisão do LHC. O fluxo de dados é tão imenso e rápido que “nenhuma infraestrutura computacional do planeta é capaz de dar conta dele”, afirma Pierini. “É preciso filtrar os dados, e você precisa de um algoritmo que decida o que é interessante e o que não é.”

Foi exatamente isso que aconteceu quando o CERN estava à procura do bóson de Higgs. A chamada “partícula de Deus” confere massa a outras partículas, mas raramente é produzida durante uma colisão e existe apenas por um instante fugaz. Os cientistas, no entanto, sabiam o que estavam procurando.

Peter Higgs previu a existência do bóson na década de 1960, com base nos conhecimentos da época sobre a física de partículas, e encontrá-lo era uma questão de filtrar os dados para identificar as evidências.

Para isso, os pesquisadores carregaram algoritmos de aprendizado de máquina no hardware do LHC e os programaram para procurar vestígios compatíveis com os cálculos de Peter Higgs. A partir dos fluxos de dados, a máquina selecionou os casos em que havia maior probabilidade de um bóson de Higgs ter sido produzido.

Ao final, os algoritmos conseguiram filtrar mil sinais por segundo, possibilitando as primeiras observações claras da partícula de Deus. “É por isso que podemos dizer que a IA ajudou na descoberta do bóson de Higgs”, afirma Pierini.

IA para o desconhecido

Apesar desse sucesso, Pierini não estava satisfeito com o desempenho da tecnologia. Seu objetivo era aproveitar ainda mais os chips que compõem o filtro, instalando algoritmos mais rápidos e potentes.

O desafio está no fato de que o hardware do detector do LHC é tão limitado que “não dá para colocar o ChatGPT nele”, afirma Pierini. Em vez disso, o cientista optou por usar redes neurais, modelos computacionais potentes que cabem em hardwares minúsculos e, ainda assim, executam rapidamente funções complexas.

Dessa forma, os cientistas do CERN conseguiram fazer com que os algoritmos realizassem seu trabalho em nanossegundos. “Esses resultados abriram um caminho completamente novo para nós”, afirma Pierini.

Agora, usando redes neurais no mesmo hardware, os cientistas podem executar vários algoritmos para analisar todos os dados em tempo real.

Pierini está interessado em usar esse avanço para encontrar colisões que se desviem dos padrões previstos pelas teorias existentes. A abordagem, chamada detecção de anomalias, é semelhante à utilizada pelos bancos para identificar cobranças fraudulentas em cartões de crédito.

Aplicada aos dados do LHC, ela poderia identificar eventos novos e anômalos que os cientistas ainda não sabiam que deveriam procurar. “Esta é uma maneira de descobrir algo inesperado”, afirma Pierini.

O pesquisador italiano observa que, há muito tempo, os físicos de partículas se concentram em confirmar ou refutar teorias desenvolvidas décadas atrás.

A abordagem de Pierini, auxiliada pela IA, pode ajudar a física de partículas a retornar à essência do método científico, que começa pela observação da natureza e pela formulação de perguntas, a fim de desenvolver novas teorias e construir novos conhecimentos.

“A IA certamente pode aprimorar nossa busca sob o poste de luz, mas estou mais interessado no algoritmo de IA que olha para trás de mim”, afirma Pierini. A nova tecnologia, apelidada de “IA de gatilho”, foi testada no LHC e será implementada na máquina atualizada e em futuros colisores.

IA para futuros colisores

À medida que os algoritmos de IA avançam, os cientistas podem usá-los para analisar dados com mais precisão após um experimento, às vezes ampliando em centenas de vezes a precisão atualmente viável e economizando milhões de francos suíços no processo, segundo Pierini.

Esse avanço pode se tornar crucial para encontrar indícios de eventos raros e complexos entre milhões de vestígios semelhantes. A produção simultânea de dois bósons de Higgs é um exemplo de evento extremamente raro.

Um bóson de Higgs duplo forneceria pistas sobre como o campo de Higgs confere massa às partículas, “uma grande incógnita na física de altas energias”, acrescenta Pierini.

A análise eficiente dos dados se tornará ainda mais importante com a atualização do LHC, o chamado LHC de Alta Luminosidade, que fornecerá de cinco a seis vezes mais dados do que o colisor atual.

A inteligência artificial também terá um papel na construção de novos colisores de partículas, como o FCC, projetado para substituir o LHC. “A IA será fundamental para tudo, desde o projeto dos detectores até a realização dos experimentos e os sistemas de monitoramento”, afirma Spiropulu, colaboradora do CERN que trabalha no Instituto de Tecnologia da Califórnia.

Por exemplo, a IA poderia ajudar a desenvolver materiais novos e mais baratos para os ímãs supercondutores, essenciais ao funcionamento de um colisor. As ferramentas de IA também podem influenciar o projeto dos detectores.

Enquanto os físicos de partículas dependem atualmente de sua experiência para projetar a próxima geração de detectores, no futuro, “os cientistas pedirão à IA que projete detectores completos, otimizados para a física e para as tarefas solicitadas”, afirma Pierini.

Ainda assim, um colisor continuará sendo necessário para produzir os dados, pois “a IA não nos permitirá realizar os mesmos experimentos do FCC sem o próprio FCC”, afirma Pierini.

Campo em encolhimento

Pierini imagina que, se a IA for usada para realizar as tarefas mais monótonas do trabalho em física de partículas, a área se tornará mais empolgante e atraente para novos talentos. A nova tecnologia também pode criar empregos novos e interessantes, ligados a aplicações de IA de ponta.

Mas, caso o campo continue encolhendo, a IA ajudará os físicos de partículas mais persistentes a conduzir experimentos novos e desafiadores, já que “cada pesquisador será aprimorado por agentes ou ferramentas de IA”, explica Pierini. “A IA manterá o campo vivo, de uma forma ou de outra.”

Edição: Veronica De Vore/ds

Adaptação: Alexander Thoele