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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine Learning for String Field Theory and for the String- and F-Theory landscapes

Descripción del proyecto

La inteligencia artificial podría ayudar a reducir la complejidad computacional de la teoría de cuerdas

La teoría de cuerdas es una de las ideas más prometedoras y controvertidas de la física moderna, e intenta reunir la gravedad cuántica y todas las distintas fuerzas, partículas e interacciones bajo el mismo marco. Las dimensiones teóricas adicionales que propone esta teoría son difíciles de visualizar y existen múltiples formas posibles en las que estas geometrías podrían plegarse sobre sí mismas. La teoría de campo de cuerdas es el enfoque más nuevo para describir la teoría de cuerdas. El proyecto financiado con fondos europeos ML4SFT aprovechará el potencial de la inteligencia artificial para ayudar a los científicos a superar los escollos computacionales en la teoría de cuerdas. En concreto, creará herramientas para desarrollar la acción de la teoría de campo de cuerdas y también mejorará la comprensión de la teoría de campo de cuerdas cerrada.

Objetivo

"String theory is one of the leading endeavours in theoretical physics to construct a theory of quantum gravity unified with all interactions and matter. As such, it provides a complete description of the Universe and of its content. However, while all ingredients are present, the details for a precise contact with the Standard Model and with our Universe are missing, mostly because the number of possible realizations is huge and no selection mechanism is known. Moreover, progress is further hindered, for the description of string theory as a field theory - arguably its most fundamental formulation - is very intricate. Since the most immediate difficulties are computational - it boils down to studying statistics of geometries (the ""string landscape"") and to approximating functions and geometries (to build a string field theory) - machine learning seems to provide an adequate framework to address the challenges faced by string theory.
The first aspect of this project is to elaborate machine learning tools for constructing the string field theory action while deepening in parallel our analytic understanding of closed string field theory. For the latter, the main objective is to include auxiliary fields and to investigate whether the action can be made cubic. The second aspect is to design machine learning algorithms to map the string landscape.
This project holds the promise of important developments in our understanding of string theory and in its applications to phenomenology. It is located at the intersection of multiple disciplines - theoretical physics, mathematics (Riemann surfaces and homotopy algebras) and machine learning. The choice of institutions and supervisors reflect this interdisciplinary aspect: Prof. Zwiebach is an expert in string (field) theory and in the moduli space geometry, while Dr. Tamaazousti is a specialist of machine learning. Furthermore, both institutions are renowned in these domains."

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2019

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 275 619,84
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 275 619,84

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