Towards AI-assisted Neutrino Flavor Theory Design
Este artigo apresenta o AMBer, um quadro baseado em aprendizado por reforço que automatiza a construção de modelos de teoria de sabor de neutrinos, selecionando eficientemente grupos de simetria e atribuições de campos para gerar teorias viáveis com o mínimo de parâmetros livres.