El chef en una cocina concurrida no vigila cada olla: echa un vistazo solo a lo que hierve, chisporrotea o está a punto de quemarse. Así, IAFormer, la red neuronal para analizar colisiones de partículas, no pierde tiempo en todos los pares posibles de partículas. Su «atención perezosa» selecciona dinámicamente solo aquellas combinaciones que son realmente importantes, de manera similar a como modelo estándar describe solo las interacciones clave, ignorando el ruido.

Pero el truco principal de IAFormer es que utiliza números especiales que no dependen de la velocidad de las partículas: como una receta que funciona igual, ya sea que la cocina esté inmóvil o viaje en un tren. Estos invariantes, relacionados con velocidad de la luz, reducen drásticamente los parámetros de la red, haciendo que el modelo sea transparente. Los físicos observan cómo, capa por capa, filtra las fluctuaciones aleatorias y acumula comprensión de la física.

Sorprendentemente, el modelo es tan ligero que funciona en una computadora portátil, procesando datos más rápido de lo que ocurren las colisiones.