Machine Learning en la Física de Partículas

El Modelo Estándar de las Partículas Elementales ha logrado describir con gran precisión el comportamiento de las partículas fundamentales. No obstante, diversos observables cuestionan su alcance de tal modo que es preciso responder a esas preguntas usando técnicas de cálculo cada vez más complicadas. Así, diversos grupos en el mundo se concentran en entender la estructura interna de las partículas mediante técnicas novedosas matemáticas y nuevos paradigmas computacionales. En esta charla abordaremos una de las técnicas más prometedoras, Machine Learning, para intentar comprender la física de las partículas a muy alta energía.

Dr. Roger José Hernández Pinto es Profesor e Investigador de la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Universidad Autónoma de Sinaloa y miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel II, centra su investigación en la fenomenología de las interacciones fundamentales, en particular en la Física en Colisionadores Hadrónicos, Física Hadrónica, Teoría Cuántica de Campos y la Física Matemática. Obtuvo la Licenciatura en Física de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Yucatán y los grados de Maestría y Doctorado en Ciencias con especialidad en Física por el CINVESTAV-Zacatenco. Además, cuenta con estancias postdoctorales en la Universidad de Buenos Aires en Argentina y el Instituto de Física Corpuscular en Valencia, España.