En el CERN, la inteligencia artificial marcará el camino de los descubrimientos del futuro

¿Cómo sería la búsqueda de la llamada «partícula de Dios» en el CERN? Esta imagen muestra una recreación generada por ordenador (CGI). © 2026 Shutterstock

Cada segundo, el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) del CERN genera 40 millones de colisiones de partículas, una cantidad de datos muy superior a la que cualquier ordenador del mundo podría almacenar o analizar. Por ello, los equipos científicos del CERN están recurriendo a la IA para que tome decisiones en fracciones de segundo y en tiempo real sobre cuáles de esas colisiones podrían esconder el próximo gran descubrimiento.

Mientras el CERN prepara un nuevo colisionador, mucho más ambicioso y costoso, que sustituirá al LHC a partir de la década de 2040, los grupos expertos en física aseguran que la inteligencia artificial no solo se limitará a procesar datos una vez concluidos los experimentos. También contribuirá a diseñar la propia máquina, seleccionar los materiales con los que se construirá e incluso determinar las preguntas científicas para las que será concebida.

Cuando los científicos del laboratorio europeo de física de partículas CERN descubrieron el bosón de Higgs en 2012, revolucionaron nuestra comprensión del universo. El hallazgo llegó tras cuatro décadas de búsqueda y no habría sido posible sin algoritmos de aprendizaje automático, «algo así como el tatarabuelo de lo que hoy llamamos inteligencia artificial», explica Maurizio Pierini, físico del CERN.

Hoy, los descendientes de aquellos algoritmos están abriéndose paso en prácticamente todos los ámbitos de la física de partículas. «Vamos a utilizar la inteligencia artificial cada vez más», afirmó a Swissinfo la exdirectora general del CERN Fabiola Gianotti. Al igual que ocurre en otras disciplinas científicas, los físicos emplean la IA antes de un experimento, para prepararlo, y después, para analizar los datos obtenidos. Pero en el CERN están llevando esta tecnología un paso más allá. «Lo que nos distingue es que también desplegamos algoritmos durante el propio experimento, como parte del proceso de adquisición de datos», señala Pierini.

El futuro del CERN, una serie de Swissinfo

Los reportajes que integran esta serie analizan en qué punto se encuentra el mayor laboratorio de física de partículas del mundo en sus aspiraciones científicas y en su empeño por seguir siendo un referente internacional para la comprensión del universo.

Las nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial llegan en un momento en el que la institución, con sede en Ginebra, afronta una profunda renovación de sus infraestructuras. Este año comenzarán las obras para modernizar el LHC y convertirlo en una máquina capaz de alcanzar tasas de colisión mucho más elevadas, lo que supondrá un volumen de datos muy superior para analizar. A continuación, el laboratorio deberá culminar el diseño y obtener la aprobación del Colisionador Circular Futuro (FCC, por sus siglas en inglés), destinado a sustituir al LHC en la década de 2040.

Los físicos del CERN a los que consultamos para este reportaje coinciden en que la inteligencia artificial puede desempeñar un papel decisivo no solo en la investigación y el análisis de datos, sino también en el diseño del nuevo colisionador, en la reducción de los costes y en la capacidad de atraer de nuevo a los mejores talentos hacia la física de partículas.

«Gracias a la inteligencia artificial, todo se hará de forma diferente: mejor, más rápido y con una tecnología más avanzada. Además, nos ayudará a responder a las grandes incógnitas que siguen abiertas en la física de partículas», afirma Maria Spiropulu, física de partículas del Instituto Tecnológico de California (Caltech) y colaboradora del CERN.

IA para descubrir el bosón de Higgs

El primer uso del aprendizaje automático en el CERN se remonta a 1987, cuando los científicos desarrollaron un sistema capaz de detectar fallos en una máquina denominada Sincrotrón de Protones.

Años más tarde, los investigadores recurrieron a otro de los precursores de la inteligencia artificial para sacar el máximo partido al LHC. En este acelerador, las partículas colisionan a energías de hasta 13 teraelectronvoltios (TeV) y generan 40 millones de colisiones por segundo. Cada una de ellas deja un rastro que es registrado por enormes detectores situados alrededor de los puntos de colisión.

El flujo de información es tan inmenso y tan rápido que, según Pierini, «no existe ninguna infraestructura informática en el planeta capaz de gestionarlo». «Hay que filtrar los datos y disponer de un algoritmo que decida qué es relevante y qué no».

Así ocurrió durante la búsqueda del bosón de Higgs. Esta partícula, conocida popularmente como la «partícula de Dios», es la responsable de conferir masa a otras partículas, pero se produce muy raramente en las colisiones y solo existe durante un instante infinitesimal. Sin embargo, los equipos científicos sabían exactamente qué estaban buscando. El físico Peter Higgs había predicho su existencia en la década de 1960 a partir de los conocimientos existentes sobre la física de partículas, por lo que encontrarla consistía, esencialmente, en filtrar los datos para localizar las señales compatibles con esa predicción.

Para ello, cargaron algoritmos de aprendizaje automático en el hardware del LHC y los programaron para detectar rastros coherentes con los cálculos de Peter Higgs. Entre el inmenso caudal de datos, el sistema seleccionaba los casos con mayor probabilidad de corresponder a la producción de un bosón de Higgs.

Al final, los algoritmos eran capaces de filtrar 1.000 señales por segundo, lo que permitió obtener las primeras observaciones inequívocas de la llamada «partícula de Dios». «Por eso podemos decir que la inteligencia artificial contribuyó al descubrimiento del bosón de Higgs», concluye Pierini.

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IA para descubrir lo desconocido

Aunque fue un éxito, Maurizio Pierini no quedó plenamente satisfecho con el rendimiento de la tecnología. Su objetivo era aprovechar aún más los chips que integran el sistema de filtrado incorporando algoritmos más rápidos y potentes. El reto radica en que el hardware de los detectores del LHC tiene unas capacidades muy limitadas y, como explica el físico, «no se puede meter ChatGPT ahí dentro». En su lugar, optó por emplear redes neuronales, modelos computacionales muy potentes que pueden ejecutarse en un hardware de tamaño reducido y, al mismo tiempo, realizar funciones complejas con gran rapidez. Gracias a ello, los equipos científicos del CERN lograron que los algoritmos realizaran su trabajo en cuestión de nanosegundos. «Estos resultados nos abrieron una vía completamente nueva», afirma Pierini.

Ahora, utilizando redes neuronales sobre ese mismo hardware, los investigadores pueden ejecutar varios algoritmos simultáneamente para analizar todos los datos en tiempo real. Pierini está especialmente interesado en aprovechar este avance para identificar colisiones que se aparten de los patrones previstos por las teorías actuales. Este enfoque, conocido como detección de anomalías, es similar al que emplean los bancos para detectar operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito. Aplicado a los datos del LHC, podría permitir identificar sucesos anómalos que los científicos ni siquiera sabían que debían buscar. «Es una forma de descubrir algo inesperado», señala.

El investigador italiano apunta así a una realidad que lleva tiempo marcando el rumbo de la física de partículas: durante décadas, gran parte de los esfuerzos se han centrado en confirmar o refutar teorías formuladas hace muchos años. El enfoque de Pierini, apoyado en la inteligencia artificial, podría ayudar a la disciplina a recuperar la esencia del método científico, que comienza con la observación de la naturaleza y el planteamiento de preguntas para desarrollar nuevas teorías y ampliar nuestro conocimiento.

«La inteligencia artificial puede ayudarnos a encontrar mejor aquello que esperamos hallar, pero a mí me interesa más que sea capaz de descubrir lo inesperado», explica Pierini. Esta nueva tecnología, bautizada como trigger AI, ya ha sido probada en el LHC y se incorporará tanto a la versión modernizada del acelerador como a los futuros colisionadores.

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IA para los colisionadores del futuro

A medida que los algoritmos de inteligencia artificial evolucionan, los científicos pueden utilizarlos para analizar los datos con mucha mayor precisión una vez finalizado un experimento. Según Pierini, en algunos casos esa precisión puede multiplicarse por varios cientos respecto a lo que hoy es posible, lo que además supondrá un ahorro de millones de francos suizos.

Este avance puede resultar decisivo para encontrar indicios de fenómenos extremadamente raros y complejos ocultos entre millones de señales aparentemente similares. La producción simultánea de dos bosones de Higgs constituye uno de esos acontecimientos excepcionalmente infrecuentes. Detectar un doble bosón de Higgs permitiría comprender mejor cómo el campo de Higgs confiere masa a las partículas, «una de las grandes incógnitas de la física de altas energías», añade Pierini. Un análisis eficiente de los datos será todavía más importante cuando entre en funcionamiento el LHC de Alta Luminosidad (HL-LHC), cuya capacidad permitirá generar entre cinco y seis veces más datos que el acelerador actual.

La inteligencia artificial también desempeñará un papel clave en la construcción de los nuevos aceleradores de partículas, como el Colisionador Circular Futuro (FCC), llamado a sustituir al LHC. «La IA será fundamental para todo: desde el diseño de los detectores hasta la realización de los experimentos y el funcionamiento de los sistemas de supervisión», afirma Maria Spiropulu, colaboradora del CERN e investigadora del Instituto Tecnológico de California.

Por ejemplo, la inteligencia artificial podría contribuir al desarrollo de nuevos materiales, más económicos, para los imanes superconductores, elementos imprescindibles para el funcionamiento de un colisionador. También podría influir en el diseño de los detectores. Mientras que hoy los físicos de partículas siguen basándose principalmente en su experiencia para concebir la próxima generación de detectores, en el futuro, «los científicos pedirán a la inteligencia artificial que diseñe detectores completos, optimizados para la física que se quiere estudiar y para las tareas que deberán realizar», explica Pierini.

Eso sí, seguirá siendo imprescindible construir un colisionador capaz de generar los datos. Como recuerda el físico italiano, «la inteligencia artificial no nos permitirá realizar los experimentos del FCC sin construir antes el propio FCC».

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Un campo cada vez más reducido

Pierini cree que, si la inteligencia artificial asume una parte creciente de las tareas más rutinarias y laboriosas de la física de partículas, la profesión resultará más atractiva para las nuevas generaciones de investigadores. Además, esta tecnología podría dar lugar a nuevos perfiles profesionales ligados a aplicaciones punteras de la IA.

No obstante, incluso con menos especialistas, la inteligencia artificial permitirá afrontar experimentos cada vez más complejos. «Cada investigador verá ampliadas sus capacidades gracias a agentes o herramientas de inteligencia artificial», explica Pierini. «De una forma u otra, la IA va a mantener viva esta disciplina».

Artículo editado por Veronica De Vore y adaptado al español por Carla Wolff.