A new AI algorithm boosts particle detection accuracy and speed at CERN’s Large Hadron Collider, preparing for future upgrades. Un nuevo algoritmo de IA aumenta la precisión y velocidad de detección de partículas en el Gran Colisionador de Hadrones del CERN, preparándose para futuras actualizaciones.

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. Un nuevo algoritmo de aprendizaje de máquina, MLPF, desarrollado por la colaboración CMS en el CERN, ha mejorado la reconstrucción de colisiones protón-protón en el Gran Colisionador de Hadrones. 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. A diferencia de los métodos tradicionales basados en reglas, MLPF aprende de datos simulados para identificar partículas con mayor precisión y rapidez, logrando una precisión de hasta 1020% en rangos de momento clave y funcionando más rápido en GPU. It matches or exceeds the performance of the long-standing particle-flow algorithm, enabling more efficient data analysis. Se equipara o supera el rendimiento del algoritmo de flujo de partículas de larga data, lo que permite un análisis de datos más eficiente. 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. Se espera que el avance sea crucial durante la actualización del LHC en 2030, que aumentará las tasas de colisión en cinco veces, apoyando pruebas más profundas del Modelo Estándar y la búsqueda de nueva física.