Un equipo de físicos de la Universidad de California en Santa Bárbara (UCSB) rastreó datos del Gran Colisionador de Hadrones (LHC), el mayor acelerador de partículas del mundo, en busca de agujeros negros más pequeños que un átomo, y no encontró ninguno hasta una energía cercana a los 12 TeV. El trabajo, difundido a mediados de septiembre de 2026 y basado en colisiones registradas por el detector CMS entre 2016 y 2018, es un resultado nulo: nadie vio esos agujeros negros cuánticos. Pero, lejos de ser un fracaso, acota teorías sobre dimensiones extra del espacio, estrena un método de búsqueda con machine learning y refuerza algo que muchos temieron sin fundamento, que el LHC no puede crear un agujero negro capaz de tragarse la Tierra.
Un resultado nulo que recorta las dimensiones extra
Los agujeros negros que solemos imaginar son gigantes que devoran estrellas enteras. Los que buscó este equipo son lo contrario: objetos más pequeños que un átomo y tan efímeros que, de existir, se desvanecerían de inmediato. Rastrear algo así en las billones de colisiones de protones del LHC es difícil, y esta vez la conclusión fue que no aparecen hasta cerca de 12 TeV (teraelectronvoltios, la unidad con la que se mide la energía de estas colisiones).
Que no aparezcan no equivale a una búsqueda inútil. «No es un callejón sin salida», dijo Danyi Zhang, investigadora del laboratorio de Incandela en la UCSB. El resultado es lo que en física se llama un límite de exclusión: si esos agujeros negros existieran con las propiedades buscadas, el experimento los habría visto; como no fue así, quedan descartados en ese rango. Es, en sus palabras, conocimiento real sobre cómo funciona el universo.
La motivación de fondo era mayúscula. Encontrar uno de estos objetos habría abierto una ventana directa a la gravedad cuántica, el punto donde la relatividad general de Einstein y la física cuántica, hoy incompatibles, deberían encajar. «Si hubiéramos encontrado evidencia, podríamos haber empezado a estudiar directamente la gravedad cuántica», explicó Tamas Vami, investigador del experimento Compact Muon Solenoid (CMS). La idea de que el LHC pudiera fabricar agujeros negros nació hace un par de décadas y depende de una hipótesis: que existan dimensiones extra del espacio, demasiado pequeñas para percibirlas, como exige la teoría de cuerdas. En ellas la gravedad, la más débil de las fuerzas del universo, podría estar «filtrándose» y volverse mucho más intensa a distancias diminutas.
Ahí está el valor concreto del resultado: pone números a esas teorías. La teoría de cuerdas plantea un total de diez dimensiones, pero, según Vami, estas mediciones indican que, asumiendo los parámetros de los modelos considerados, no puede haber más de dos dimensiones extra.
Por qué el miedo al agujero negro que se traga la Tierra nunca cuadró
Cuando el LHC arrancó, se instaló en la imaginación popular la idea de que crearía un agujero negro estable capaz de engullir el planeta. La física dice lo contrario. «No durarían mucho tiempo; si creabas uno, se desintegraría de inmediato», señaló Steven Giddings, teórico de la UCSB y uno de los científicos que en su momento propuso que estos diminutos vacíos en el espacio-tiempo podrían existir bajo ciertas condiciones. Informes de seguridad y comparaciones con los rayos cósmicos de altísima energía que golpean la atmósfera confirmaron que estas colisiones no representan una amenaza.
Las cifras ayudan a dimensionar la distancia frente a ese temor. Según los cálculos de Giddings, sin dimensiones extra haría falta una energía del orden de mil billones de veces la que hoy alcanza el LHC para producir los agujeros negros más pequeños posibles, del tamaño de un microgramo. El acelerador ya sondea escalas increíblemente reducidas, una distancia que es al átomo lo que el átomo es a una persona, pero sigue muy lejos de ese umbral.
Un método que estrena machine learning (y una segunda búsqueda)
El aporte técnico del trabajo va más allá del propio resultado. Para separar la señal buscada del ruido de las colisiones ordinarias, el equipo empleó un método nuevo llamado «distancia en el espacio de fases», desarrollado por el teórico Nathaniel Craig y colaboradores, que permite usar una herramienta de machine learning conocida como máquina de vectores de soporte (SVM). Es la primera vez que se aplica a un análisis de datos de física de partículas. Combinado con la vieja estrategia de sumar la energía de los productos de decaimiento, superó al método clásico basado en la esfericidad de las colisiones y, a diferencia de otros sistemas de «caja negra», es supervisado: los investigadores pueden revisar la matemática detrás de cada resultado.
En el mismo estudio, el equipo aprovechó ese enfoque para una segunda cacería: los esfalerones, que no son partículas sino configuraciones inestables de campos con una firma de energía parecida a la de los agujeros negros. Podrían ayudar a explicar otro enigma pendiente, por qué el universo está hecho de materia cuando el Big Bang debió producir materia y antimateria en cantidades iguales. Tampoco los hallaron, y con eso fijaron límites a la fracción de interacciones que podrían estar produciéndolos.
Este proceso de descartar región por región no es un consuelo, es el método. Así se encontró el bosón de Higgs en 2012, tras décadas de eliminar una zona de energía tras otra. El LHC está apagado mientras se instala una serie de mejoras, y su sucesor de alta luminosidad (HL-LHC) aportará muchos más datos con los que seguir estrechando el mapa.
Cada búsqueda vacía recorta el terreno donde la nueva física todavía podría esconderse y, de paso, deja una herramienta que sirve para rastrear otras partículas exóticas. La cacería de los agujeros negros cuánticos no terminó: solo quedó, por ahora, sin rastro.
