Los físicos de partículas de todo el mundo están viviendo momentos emocionantes. El LHC (Gran Colisionador de Hadrones) ha alcanzado la energía más alta jamás lograda hasta el momento para colisionar artificialmente haces de partículas, lo cual augura importantes descubrimientos. El británico Nick Ellis, responsable de la selección de datos de ATLAS (uno de los cuatro experimentos del LHC) avanzó la semana pasada en Valencia los primeros resultados obtenidos y las perspectivas de nuevos hallazgos científicos. El científico reveló que, en menos de un mes de funcionamiento, ya se han detectado partículas como el bosón W, una de las responsables de la interacción débil en la naturaleza cuyo descubrimiento requirió meses de análisis en experimentos anteriores.
Ellis fue invitado a participar en uno de los coloquios que organiza el Instituto de Física Corpuscular (IFIC, centro mixto del CSIC y la Universitat de València), que junto al Instituto de Microelectrónica de Barcelona (CNM-IMB-CSIC), el Institut de Fisica d’Altas Energies (IFAE, consorcio entre la Generalitat de Catalunya y la Universitat Autònoma de Barcelona) y la Universidad Autónoma de Madrid ha participado en la construcción de detectores y el análisis de datos de ATLAS.
Según Ellis, tras el accidente con el helio superfluido en 2008 ya superado, los científicos están gratamente sorprendidos por la respuesta del acelerador ya que, en el poco tiempo que lleva funcionando a una energía de colisión de 7 TeV (1 Teraelectronvoltio = un billón de electronvoltios), “se han podido detectar bosones W”. El bosón W es una de las partículas responsables de la interacción débil (una de las cuatro fuerzas fundamentales de la naturaleza) cuyo descubrimiento constituyó uno de los mayores éxitos en los años 80 del CERN (Laboratorio Europeo de Física de Partículas, organismo que gestiona el LHC), y supuso el Nobel de Física a Carlo Rubbia y Simon van der Meer tras un prolongado análisis.
Partículas supersimétricas
Ahora bien, al operar a niveles de energía mucho más elevados, el LHC ha sido capaz de reproducir estos resultados en menos de un mes de funcionamiento. A partir de estos “espectaculares resultados”, los científicos son “tremendamente optimistas previendo poder llevar a cabo fascinantes descubrimientos en el LHC”, aseguró Ellis. En los dos años que se mantendrá operando a la energía actual, los investigadores de ATLAS esperan obtener datos que confirmen la existencia de partículas supersimétricas, con lo que se “podría dar una explicación a la materia oscura”, que compone alrededor de un cuarto del Universo.
Sin embargo, según Ellis, “a pesar de tan prometedor comienzo, el (bosón de) Higgs será muy difícil de observar a estas energías”, por lo que los científicos previsiblemente deberán esperar hasta que el LHC alcance la energía final para la cual está diseñado, 14 TeV (7 TeV por haz de partículas), algo que ocurrirá probablemente en 2013. El bosón de Higgs es, según la teoría, el responsable de conferir masa al resto de partículas, aunque su existencia no haya sido todavía comprobada experimentalmente. Pero, además del Higgs, los científicos confían en detectar nuevas partículas o, incluso nuevas dimensiones espaciales, algo “fundamental para unificar la gravedad con el resto de fuerzas”, remarcó Ellis.
Más allá del modelo estándar
Y es que el LHC “es una máquina para descubrir”, para abrir nuevas puertas más allá del modelo estándar, el paradigma actual que describe las interacciones entre las partículas fundamentales conocidas. “Esta teoría funciona bien a una determinado escala de energía, pero cuando ésta se incrementa, ya no es consistente”, manifestó el físico británico. Por eso, el LHC es el instrumento adecuado para “buscar algo diferente de lo que está escrito en los libros de física actuales”, exigiendo para ello una mentalidad abierta por parte de los científicos.
En esta búsqueda de lo desconocido el sistema de selección de datos (denominado Trigger) juega un papel fundamental. Entre la enorme cantidad de datos resultantes de las colisiones (según Ellis, los procedentes de un solo detector de ATLAS suponen un volumen similar al del tráfico diario de comunicaciones telefónicas en todo el mundo), se seleccionan sólo aquellos que pueden revelar nuevos fenómenos. Como responsable del Trigger de ATLAS, Ellis reconoció que su desarrollo es específico para estos experimentos, aunque el trabajo en este sistema de toma de decisiones ultrarrápido es un “magnífico entrenamiento” para estudiantes que posteriormente desarrollarán su carrera en el campo de la Electrónica o la Computación.
En cuanto a la participación española en el LHC, que se coordina a través del Centro Nacional de Física de Partículas, Astropartículas y Nuclear (CPAN, Consolider 2010), Ellis la consideró “extremadamente positiva”. Además de los centros participantes en ATLAS, en CMS participan el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), el Instituto de Física de Cantabria (IFCA, CSIC-Universidad de Cantabria) la Universidad de Oviedo y la Autónoma de Madrid. En LHCb, participan la Universitat de Barcelona (UB), la Universitat Ramon Llull (URL) y el Instituto Galego de Física de Altas Enerxias (IGFAE, Universidad de Santiago de Compostela), centro que, junto al CIEMAT, participa también en ALICE. España dispone además de un Puerto de Información Científica (PIC) del sistema de computación GRID, un consorcio formado por la Generalitat de Catalunya, el CIEMAT, la Universitat Autònoma de Barcelona y el IFAE.
Investigadores del Instituto de Física Corpuscular han logrado medir en el laboratorio la formación de un elemento clave en la evolución de la composición química de los elementos pesados. Un isótopo de este elemento, el Plomo-204, se produce en estrellas gigantes rojas, responsables de la creación de la mitad de los elementos más pesados que el hierro en la naturaleza.
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha premiado a los investigadores John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), y Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), por sus descubrimientos e inventos que permiten el aprendizaje automático con las redes neuronales artificiales.
