De hecho, en los experimentos en el Gran Colisionador de Hadrones lo hacemos todo el tiempo cuando entrenamos clasificadores multivariados.
En nuestro caso, esto funciona bien porque tenemos una comprensión detallada de 1. los procesos físicos (tipos de colisiones de haces) que buscamos y 2. la interacción de las partículas producidas en las colisiones con los elementos detectores.
Nuestras simulaciones describen los datos registrados de colisiones de partículas reales casi a la perfección y dedicamos una cantidad significativa de tiempo a comprender y corregir las diferencias restantes entre los datos registrados con el detector real y la simulación.
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(Debo agregar que las simulaciones son de naturaleza bastante compleja y aunque a menudo se basan en expresiones analíticas a nivel ‘microscópico’, el resultado general generalmente no puede describirse mediante una función analítica con la precisión deseada, de ahí el uso del aprendizaje automático métodos.)
