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String Cosmology in the AI Era

Descripción del proyecto

Tecnologías de inteligencia artificial para la teoría de cuerdas y la cosmología

En los últimos años, el rápido avance de las tecnologías y algoritmos computacionales y de simulación ha permitido descubrimientos y conocimientos revolucionarios en muchos campos científicos. Lamentablemente, la teoría de cuerdas, que ofrece un marco unificado para nuestra comprensión de la gravedad cuántica, ve limitado su poder predictivo por el vasto panorama de las teorías de campo efectivas de cuatro dimensiones actuales que ha producido, lo que requiere innovaciones y perspectivas novedosas para avanzar. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto StringCosmoAI desarrollará un método basado en principios para recuperar teorías que sean a la vez teóricamente controladas y compatibles con las observaciones. En el proyecto se combinarán métodos innovadores y auditables de aprendizaje automático con herramientas geométricas para ampliar nuestra comprensión más allá de las limitaciones actuales.

Objetivo

String theory offers a unified framework for quantum gravity, yet its predictive power is obscured by the vast “landscape” of four-dimensional effective field theories it produces. StringCosmoAI sets out a principled way to recover those theories that are both theoretically controlled and compatible with observations. I will combine sophisticated geometric tools -drawing in particular on tame geometry - with disciplined, auditable machine-learning methods to move beyond ad hoc searches.

The programme advances along three complementary strands. First, I will construct and openly release large, validated databases of string-derived effective field theories, complete with provenance, machine-readable schema, and example notebooks for reuse. Second, I will establish when key questions in cosmology are statistically learnable or provably hard within string theory effective theories by drawing on statistical learning theory and computational complexity theory. Third, building on these theoretical foundations, I will deploy machine-learning techniques to chart theories compatible with cosmological observations - particularly slow-roll inflation and small vacuum energy - with rigorous uncertainty quantification and interpretability.

The project is anchored in a purposeful collaboration between the University of Bologna and Northeastern University. Northeastern University offers a world-class environment for machine learning in fundamental physics, enabling rapid prototyping, interpretability, and robust evaluation of the AI tools and techniques employed; the University of Bologna brings leading expertise in string phenomenology and cosmology, ensuring theoretical control and meaningful physical interpretation of the results. This partnership will accelerate progress and, in turn, deliver a fresh, groundbreaking perspective on string theory phenomenology.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

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Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinador

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Aportación neta de la UEn
€ 396 991,08
Dirección
VIA ZAMBONI 33
40126 Bologna
Italia
Región
Nord-Est Emilia-Romagna Bologna
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

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