Os investigadores querem usar o mapeamento das redes sociais como base para encontrar novas partículas. «Os mapas de redes sociais são baseados no grau de conectividade eentre as pessoas e, por exemplo, quantos “vizinhos” são necessários para se passar de um para o outro. É o mesmo princípio aqui», disse Jesse Thaler, que participou no estudo.
O Large Hadron Collider produz milhares de milhões de colisões de protões por minuto e os físicos tentam identificar que partículas são produzidas através da análise das assinaturas que vão ficando. O trabalho é feito com detetores como o Compact Muon Solenoid (CMS) que filtra os sinais, identificando os triggers em cada situação.
Em 2017, os investigadores aplicaram este modelo de análise a um conjunto de dados com mais de 29 TB de informação proveniente do CMS e que retratavam mais de 300 milhões de colisões de protões. A ideia foi demonstrar que o método é útil para retirar algum sentido deste conjunto enorme de informação, explica o ArsTechnica. O conceito é comparar vários eventos diferentes entre si e não tentar analisar individualmente cada ocorrência. Eric Metodiev, outro autor do estudo, avança que se pretende ser «agnóstico em relação ao que será nova física ou não. Queremos que os dados falem por si».
Outra inovação deste modelo é a forma como é calculada a energia necessária para transformar um par noutro. O conceito é o do EMD, de earth mover’s distance, que pode ser explicado por: «imaginem que os depósitos de energia são lixo e que nós somos os responsáveis por mover esse lixo de um local para outro. A quantidade de suor que iremos expelir de uma configuração para a outra é a noção de distância que estamos a calcular», explica Thaler.
«A nova métrica baseada em EMD pode bem levar a melhores técnicas de classificação que permitam aos investigadores descobrir novas físicas além do Standard Model», vaticinou Michael Schmitt, na APS Physics.
