सी. ई. आर. एन. के ए. टी. एल. ए. एस. प्रयोग में एल. एच. सी. डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करके काल्पनिक कणों पर सख्त सीमा निर्धारित करते हुए अतिसममिति का कोई प्रमाण नहीं मिलता है। CERN's ATLAS experiment finds no evidence of supersymmetry, setting tighter limits on hypothetical particles using LHC data and machine learning.

सी. ई. आर. एन. में ए. टी. एल. ए. एस. सहयोग ने मशीन लर्निंग और लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर के 2015-2018 रन से डेटा का उपयोग करके अतिसममित कणों पर अभी तक की कुछ सबसे मजबूत सीमाएँ निर्धारित की हैं। The ATLAS Collaboration at CERN has set some of the strongest limits yet on supersymmetric particles using machine learning and data from the Large Hadron Collider’s 2015–2018 run. शोधकर्ताओं ने चार्जिनो और न्यूट्रेलिनो के कम ऊर्जा वाले कणों में क्षय होने के संकेतों की खोज की, जिसमें पायंस और दो कम गति वाले लेप्टोन से "गायब होने वाले ट्रैक" शामिल हैं, लेकिन सुपरसिमेट्री का कोई सबूत नहीं मिला। Researchers searched for signs of charginos and neutralinos decaying into low-energy particles, including "disappearing tracks" from pions and two low-momentum leptons, but found no evidence of supersymmetry. परिणाम इन काल्पनिक कणों के द्रव्यमान और जीवनकाल पर बाधाओं को कड़ा करते हैं, बेहोश संकेतों के प्रति संवेदनशीलता में सुधार करते हैं और एल. एच. सी. और उससे आगे भविष्य के प्रयोगों का मार्गदर्शन करते हैं। The results tighten constraints on the masses and lifetimes of these hypothetical particles, improving sensitivity to faint signals and guiding future experiments at the LHC and beyond.