Skip to main content
European Commission logo
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

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

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

Coordinador

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
Aportación neta de la UEn
€ 275 619,84
Dirección
RUE LEBLANC 25
75015 PARIS 15
Francia

Ver en el mapa

Región
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
€ 275 619,84

Socios (1)