Investigadores han empleado redes neuronales profundas para mejorar la búsqueda de neutrinos de Majorana pesados ($N_R$) y bosones $W_R$ en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC). Estos componentes son predichos por el Modelo Simétrico Izquierda-Derecha, una extensión del Modelo Estándar que podría explicar la masa de los neutrinos y la asimetría materia-antimateria. La mezcla de sabor de leptones diestros, un fenómeno análogo a la mezcla de neutrinos en el Modelo Estándar, influye directamente en la producción y desintegración de estos $N_R$, y su impacto en los experimentos de colisionadores ha sido menos explorado hasta ahora.

El estudio se centró en el proceso de Keung-Senjanović ($pp \to W_R \to \ell_\alpha N_R \to \ell_\alpha \ell_\beta jj$) con leptones $\ell_{\alpha,\beta}=e,\mu$, analizando tanto canales dileptónicos con la misma carga como con cargas opuestas. Se adoptaron tres escenarios de mezcla de sabor: sin mezcla, mezcla máxima y una mezcla similar a la matriz PMNS (Pontecorvo-Maki-Nakagawa-Sakata). La aplicación de redes neuronales profundas (DNN) mejoró significativamente la sensibilidad esperada en comparación con los análisis basados en cortes tradicionales, como los realizados por el experimento ATLAS, lo que permite establecer límites de exclusión más estrictos para las masas de $W_R$ y $N_R$.

Para el análisis combinado de dileptones, el LHC de Alta Luminosidad (HL-LHC) podría excluir masas de $m_{W_R}$ y $m_{N_R}$ de hasta 6.7 TeV y 4.4 TeV, respectivamente, bajo el escenario de mezcla máxima, y de 6.3 TeV y 4.1 TeV para la mezcla tipo PMNS. Los datos del Run 2 del LHC ya han excluido una porción considerable del plano de parámetros $|V_{e1}|-|V_{\mu1}|$, y el HL-LHC sondeará valores de mezcla aún menores, pudiendo descartar los patrones de mezcla máxima y tipo PMNS. Además, se investigaron las complementariedades con procesos de violación de sabor de leptones cargados a baja energía, donde futuras búsquedas podrían solaparse o incluso superar el alcance del LHC.