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domingo, 17 de maio de 2026

Céu nublado com possibilidade de múons.

Caro(a) Leitor(a),












Exemplo de exibição de evento do detector ATLAS, mostrando a produção e o subsequente decaimento de um bóson de Higgs, com rótulos adicionais indicando as principais características. (Imagem: ATLAS/CERN)


Vídeo: https://youtu.be/zSAXZooEfsM?t=27
Dilia Maria Portillo Quintero apresenta a previsão de colisões de partículas… (Vídeo: CERN)

Saiba mais sobre exibições de eventos e imagens de colisões de partículas feitas por físicos.

Quando você quer registrar um momento importante da sua vida, geralmente tira uma foto. Você poderia anotar os detalhes principais — com quem estava, onde estava, a hora do dia — mas essas informações podem não ter o mesmo impacto que uma imagem do evento. Os físicos gostam de registrar colisões de partículas de forma semelhante, usando os chamados "displays de eventos", mas produzi-los é um pouco mais complicado do que tirar uma foto com o celular.

No Grande Colisor de Hádrons (LHC), as partículas são aceleradas a quase a velocidade da luz antes de colidirem dentro de detectores ao redor do anel, produzindo ainda mais partículas. Os pesquisadores usam detectores para medir diversas propriedades dessas partículas, a fim de reconstruir a colisão e determinar quais novas partículas podem ter sido criadas.

Os gráficos de eventos são visualizações simplificadas das informações coletadas por esses detectores, projetadas para ajudar os pesquisadores a entender melhor uma colisão, além de revelar quaisquer problemas com o detector ou o software usado para processar os dados. Cada experimento do LHC cria gráficos de eventos de forma ligeiramente diferente, já que seus detectores são muito distintos, mas a maioria contém características principais semelhantes.


Na representação gráfica do evento acima, por exemplo, vemos duas linhas retas (1) representando os feixes de partículas que colidem no ponto de colisão (2). As partículas carregadas produzidas por essas colisões são submetidas a campos magnéticos pelo detector, fazendo com que se afastem do ponto de colisão em trajetórias curvas que são reconstruídas pelos detectores de rastreamento internos. Mostradas aqui como linhas douradas (3), essas trajetórias permitem que os físicos meçam o momento das partículas, já que partículas com menor momento descrevem uma trajetória mais curva do que partículas com maior momento. 

Os pequenos cubos amarelos e verde-azulados (4) representam leituras de calorímetros, que medem a energia das partículas que os atingem. Juntamente com os rastros dos detectores internos, essas medições são usadas para agrupar partículas em feixes colimados chamados jatos, mostrados aqui como cones amarelos estreitos (5). Esses jatos fornecem informações sobre os quarks e glúons que se espalham no núcleo das colisões de prótons. Um dos calorímetros também ajuda os pesquisadores a identificar fótons, mostrados aqui como cones roxos (6).

As exibições de eventos servem como um lembrete de que a vasta quantidade de dados  produzidos pelos experimentos do CERN a cada ano não é apenas composta de uns e zeros, mas sim um registro dos bilhões de colisões de partículas que ocorrem no Grande Colisor de Hádrons (LHC) a cada segundo. Com a expectativa de que o LHC de Alta Luminosidade facilite um aumento drástico nas colisões de partículas, podemos esperar exibições de eventos ainda mais empolgantes no futuro. 



Obrigado pela sua visita e volte sempre!

Para saber mais, acesse o link.

Fonte / Créditos: CERN /  Escrito por: Escrito por: Emma Hattersley   / Publicada 15/05/2026


https://home.cern/cloudy-with-a-chance-of-muons/
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No "New Space Economy" você vai acompanhar os conteúdos relacionados a Nova Economia Espacial, "a Space Economy". Editei este Blog movido por uma convicção simples: as decisões de negócios mais importantes da próxima década serão influenciadas, direta ou indiretamente, pelo que está acontecendo a 400 quilômetros acima de nossas cabeças. O espaço já é a infraestrutura crítica da economia global. A economia espacial moderna sustenta quase todos os pilares da vida moderna na Terra O New Space Economy  é o seu terminal de dados para o que acontece acima da nossa atmosfera, agora traduzido para o idioma dos negócios.  Acesse aqui: https://newspaceeconomy.blogspot.com/

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Web Science Academy; Hélio R.M.Cabral (Economista, Escritor eDivulgador de conteúdos de Economia, Astronomia, Astrofísica, Astrobiologia Climatologia). Participou do curso Astrofísica Geral no nível Georges Lemaître (EAD), concluído em 2020, pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Em outubro de 2014, ingressou no projeto S'Cool Ground Observation, que integra o Projeto CERES (Clouds and Earth’s Radiant Energy System) administrado pela NASA. Posteriormente, em setembro de 2016, passou a participar do The Globe Program / NASA Globe Cloud, um programa mundial de ciência e educação com foco no monitoramento do clima terrestre.


>Autor de cinco livros, que estão sendo vendidos nas livrarias Amazon, Book Mundo e outras

Page: http://econo-economia.blogspot.com

Page: http://pesqciencias.blogspot.com.br

Page: http://livroseducacionais.blogspot.com.br

e-mail: heliocabral@econo.ecn.br

O CERN está empenhado em envolver as comunidades locais nos seus dois Estados-sede no projeto do Futuro Colisor Circular (FCC).

Caro(a) Leitor(a),












Mapa mostrando a localização preferencial para a FCC (imagem: CERN)

rocesso de consulta pública para o  projeto Futuro Colisor Circular (FCC), liderado  pelo CERN  , começará em breve na Suíça e na França. Esses quatro meses de trocas e diálogos com o público fazem parte dos preparativos para a decisão final sobre o projeto. Enquanto o Conselho do CERN, composto por representantes de todos os Estados-Membros da Organização, se prepara para atualizar a  Estratégia Europeia para a Física de Partículas  com base nas recomendações da comunidade científica, o FCC permanece, por enquanto, um projeto em estudo, com a decisão de aprovação prevista para 2028, no mínimo.

Se aprovado, o FCC seria instalado em um túnel subterrâneo em forma de anel com 91 km de circunferência, a uma profundidade média de 200 m, sob os departamentos de Haute-Savoie e Ain, na França, e o cantão de Genebra, na Suíça. Ele colidiria elétrons com suas antipartículas, os pósitrons, fornecendo resultados com um nível de precisão sem precedentes e, assim, permitindo a exploração dos maiores mistérios do Universo, além de fomentar a inovação e o desenvolvimento de novas tecnologias e habilidades nas próximas décadas. 

Visando a transparência e a continuidade do diálogo entre o CERN e as comunidades locais, iniciado em 2024, serão implementados dois mecanismos de consulta pública, de acordo com os marcos e práticas da democracia participativa específicos dos dois Estados anfitriões do CERN:

  • Na Suíça, está em curso um processo de consulta sob a supervisão de terceiros especialistas garantidores, de 18 de maio a 2 de outubro de 2026.
  • Na França, um debate público sob os auspícios da  Comissão Nacional de Debate Público  (CNDP), ocorrerá de 2 de junho a 1 de outubro de 2026.

Os cronogramas para os dois processos são os seguintes:

Na Suíça

O processo de consulta pública na Suíça será oficialmente lançado em 18 de maio, com uma apresentação dos desafios do projeto e de como o público pode se envolver. Nas semanas seguintes, oficinas de consulta, visitas e passeios no local oferecerão diversas oportunidades para a participação. Este processo se estenderá até 2 de outubro de 2026. Os eventos, abertos a todos os residentes na Suíça, têm como objetivo fornecer informações e dar ao público a oportunidade de participar de um diálogo transparente sobre este projeto científico internacional, cujo futuro deverá ser decidido somente em 2028.

Informações práticas sobre a reunião de lançamento na Suíça:

  • Data e horário: Segunda-feira, 18 de maio, das 18h30 às 20h30. Serão servidos refrescos após a reunião.
    Local: Uni Mail, 40 Boulevard du Pont-d'Arve, Genebra.

 Recomenda-se o cadastro por meio deste  link .

Para saber mais e dar a sua opinião:  https://www.concertação-fcc-cern.ch

Na França

Os debates públicos organizados sob os auspícios da  CNDP  são a forma mais importante de participação pública na França. O debate sobre o projeto FCC ocorrerá de 2 de junho a 1º de outubro de 2026 ( ver decisão da CNDP ), com uma reunião de abertura agendada para 4 de junho. Assumirá diversas formas, incluindo reuniões públicas, workshops, mesas-redondas e participação online. O público terá a oportunidade de fazer perguntas sobre o projeto FCC e discutir sua possível evolução, antes da decisão final de aprovação, que se espera ser tomada em 2028, no mínimo.

Informações práticas sobre a reunião de lançamento na França:

  • Data e horário: Quinta-feira, 4 de junho, das 18h às 21h. Serão servidos refrescos após a reunião.
    Local: ArchParc, 480 Rue Richard Gurley Drew, Archamps.

Inscrições através deste  link

Para saber mais e dar a sua opinião:  https://www.debatpublic.fr/projet-accelerateur-particules




Obrigado pela sua visita e volte sempre!

Para saber mais, acesse o link.

Fonte / Créditos: CERN /  Escrito por: Piotr Traczyk   / Publicada 13/05/2026

https://home.cern/le-processus-de-participation-citoyenne-sur-le-futur-collisionneur-circulaire-fcc-debute-en-suisse-et-en-france/

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Em outubro de 2014, ingressou no projeto S'Cool Ground Observation, que integra o Projeto CERES (Clouds and Earth’s Radiant Energy System) administrado pela NASA. Posteriormente, em setembro de 2016, passou a participar do The Globe Program / NASA Globe Cloud, um programa mundial de ciência e educação com foco no monitoramento do clima terrestre.


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Decisões mais inteligentes na velocidade das colisões.

Caro(a) Leitor(a),










Tomadas de decisão inteligentes e rápidas são essenciais para lidar com a avalanche de colisões no LHC. No LHC de Alta Luminosidade (HiLumi LHC), espera-se que os experimentos ATLAS e CMS processem dados dos detectores a taxas correspondentes a aproximadamente um quarto do tráfego global da internet em 2025. Tudo isso em tempo real, como parte dos estágios iniciais de seleção de eventos.

A cada segundo, bilhões de prótons colidem uns com os outros nos quatro pontos de colisão do LHC, gerando um volume de dados tão vasto que é impossível armazená-lo em sua totalidade. Em vez disso, os dados precisam ser filtrados em tempo real por sistemas de detecção. Algoritmos específicos estimam quais eventos de colisão são potencialmente interessantes, com base em características predefinidas, permitindo que cerca de um em cada 20.000 eventos seja lido e armazenado para análises posteriores.

Na busca por falhas no Modelo Padrão da física de partículas, ou por fenômenos completamente novos, os pesquisadores dos experimentos CMS e ATLAS do LHC estão incorporando sistemas de gatilho mais inteligentes e computacionalmente mais poderosos em seus detectores, capazes de explorar mais dados em tempo real. Recentemente, soluções baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina têm sido empregadas para ampliar o alcance físico desses gatilhos, abrindo um novo e poderoso caminho para a identificação de eventos potencialmente interessantes ou anômalos.  

Os físicos de partículas foram pioneiros na adoção de redes neurais e vêm utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para análise de dados desde a década de 1990. Até agora, essas ferramentas têm sido usadas principalmente para ajudar a identificar os rastros deixados por partículas nos detectores e para categorizar os processos físicos subjacentes. Esses métodos já conseguiram impulsionar o desempenho da análise de dados significativamente além do que era previsto quando o LHC estava sendo iniciado, permitindo que o CMS e o ATLAS medissem processos-chave – especialmente aqueles associados ao bóson de Higgs – muito antes do esperado.

Mas o aprendizado de máquina faz mais do que melhorar o desempenho: ele abre as portas para abordagens completamente novas na descoberta de fenômenos desconhecidos. Um exemplo é a detecção não supervisionada de anomalias. Em vez de visar partículas ou processos específicos previstos pelo Modelo Padrão, essa técnica busca qualquer tipo de discrepância entre os dados e a teoria. Esses algoritmos são treinados em colisões do LHC selecionadas aleatoriamente, ensinando-os a codificar eventos "padrão" observados pelos detectores, para que os físicos possam selecionar eventos potencialmente interessantes de forma imparcial.

“Isto representa uma mudança radical para a física de partículas, pois permite-nos vasculhar os dados do LHC em busca de novos fenómenos sem pré-julgar a sua aparência”, afirma Maurizio Pierini, do CMS. “Isto é essencial à medida que avançamos para uma era de precisão no LHC e continuamos a explorar os possíveis esconderijos para a nova física .

Para que essa técnica seja totalmente explorada, no entanto, ela não pode se limitar à pequena fração de dados selecionada pelos sistemas de gatilho do CMS e do ATLAS. Para uma detecção de anomalias verdadeiramente imparcial, o algoritmo deve ser aplicado já no nível do gatilho, a fim de evitar o risco de que os algoritmos de gatilho removam eventos potencialmente interessantes antes que a análise tenha a chance de encontrá-los. Isso representa um grande desafio, pois o sistema de gatilho precisa tomar uma decisão a cada nova colisão: 40 milhões de vezes por segundo, ou uma vez a cada 25 nanossegundos. Nessas velocidades, não há tempo para executar algoritmos de aprendizado de máquina computacionalmente intensivos. Ou será que há?

Em 2018, pesquisadores do CMS desenvolveram uma ferramenta de código aberto que traduz algoritmos de aprendizado de máquina para a linguagem (firmware) que controla FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). Esses FPGAs são os circuitos eletrônicos programáveis ​​personalizados usados ​​para tomar decisões ultrarrápidas na primeira etapa da seleção de eventos, chamada de gatilho de nível 1. A equipe então desenvolveu estratégias para "comprimir" os algoritmos, adaptando-os para implementação nos circuitos eletrônicos de gatilho de nível 1 sem reduzir significativamente seu desempenho.

Os experimentos ATLAS e CMS já estão implementando essa abordagem no gatilho de nível 1 durante a coleta de dados. Isso está fornecendo aos pesquisadores, pela primeira vez, um conjunto de dados para análise baseado na nova abordagem de gatilho.

“Os gatilhos de detecção de anomalias são muito diferentes dos nossos gatilhos convencionais no LHC, e usá-los para uma possível descoberta exigirá que desenvolvamos técnicas de análise de dados completamente novas”, afirma Dylan Rankin, do ATLAS. “Esses primeiros conjuntos de dados que estamos coletando no ATLAS e no CMS são cruciais para entendermos como fazer isso. As lições que estamos aprendendo também são vitais para aprimorar nossos modelos e técnicas para o desenvolvimento futuro de gatilhos.”

Entretanto, abordagens mais avançadas estão sendo desenvolvidas, tanto nos próprios experimentos quanto no âmbito do projeto Next-Generation Triggers . Lançado em janeiro de 2024 como uma colaboração entre os Departamentos de Física Experimental, Física Teórica e TI do CERN, juntamente com os experimentos ATLAS e CMS, o projeto de cinco anos assumiu grande parte do esforço de P&D. Impulsionado principalmente por pesquisadores em início de carreira, ele visa os desafios do futuro LHC de Alta Luminosidade , que está programado para entrar em operação em 2030. O objetivo principal é extrair mais informações físicas dos volumes de dados vastamente aumentados, aprimorando a seleção dos eventos de colisão mais relevantes e, ao mesmo tempo, rejeitando o ruído de fundo de forma eficiente. Esses avanços são fundamentais para aumentar a sensibilidade dos experimentos e, em última análise, para aumentar as chances de descobrir fenômenos nunca antes observados. Para alcançar esse objetivo, eles combinam técnicas modernas de IA e aprendizado de máquina com hardware especializado, como FPGAs, com o suporte de ferramentas como o hls4ml para implantar modelos de aprendizado de máquina diretamente na eletrônica de disparo, além de aprimorar as orientações teóricas e as ferramentas de análise para o estudo de eventos ultrarraros.

Em conjunto, esses desenvolvimentos visam garantir que, mesmo nas taxas de dados extremas do LHC de Alta Luminosidade, sinais potencialmente revolucionários possam ser identificados em vez de se perderem na enxurrada de colisões.




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Para saber mais, acesse o link.

Fonte / Créditos: CERN /  Escrito por: Piotr Traczyk   / Publicada 07/05/2026

https://home.cern/smarter-decisions-at-the-speed-of-collisions/

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Desvendando a NGC 3169

Caro(a) Leitor(a),











Crédito da imagem e direitos autorais : Simone Curzi e a equipe ShaRA

Explicação: A galáxia espiral NGC 3169 parece estar se desenrolando como um novelo de lã cósmica. Ela está localizada a cerca de 70 milhões de anos-luz de distância, ao sul da estrela brilhante Regulus, em direção à tênue constelação de Sextans. Os braços espirais enrolados são esticados em caudas de maré amplas à medida que a NGC 3169 (à esquerda) e a galáxia vizinha NGC 3166 interagem gravitacionalmente . Eventualmente, as galáxias se fundirão em uma só, um destino comum mesmo para galáxias brilhantes no universo local . Arcos estelares alongados e plumas são indicações claras das interações gravitacionais em curso na foto do grupo de galáxias, que é profundo e colorido. A imagem telescópica abrange cerca de 20 minutos de arco, ou cerca de 400.000 anos-luz à distância estimada do grupo, e inclui a galáxia menor e azulada NGC 3165 à direita. A NGC 3169 também é conhecida por brilhar em todo o espectro, desde ondas de rádio até raios X, abrigando um núcleo galáctico ativo que é o local de um buraco negro supermassivo.

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Autores e editores: Robert Nemiroff ( MTU ) e Jerry Bonnell ( UMCP )
Representante da NASA: Amber Straughn Direitos específicos se aplicam .
Privacidade na Web da NASA , Acessibilidade , Avisos ;
Um serviço de: ASD na NASA / GSFC ,
NASA Science Activation
e Michigan Tech. U.



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Fonte / Créditos: NASA / Publicada 17/05/2026

https://apod.nasa.gov/apod/ap.html
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