O que fizemos?

 Nós começámos este projeto sem saber muito sobre o que íamos fazer. Aliás, a inscrição foi realizada nos últimos 15 minutos em que as inscrições eram aceites. No entanto, depois de inscritos, o número de alunos a participar cresceu até aos 6 finais que trabalharam no projeto.
    A nossa tarefa consistia numa análise estatística de um conjunto de colisões realizadas no CERN. Assim, os 6 foram divididos em 3 pares e cada um desses pares recebeu 50 eventos. E o que era que nós tínhamos de fazer? Bem, sem entrar em muitos detalhes, nós queríamos procurar di-muões e verificar qual o ângulo que estes faziam com dois eixos: o eixo z (na direção do tubo) e o eixo x (uma perpendicular ao eixo z, paralela ao chão). Os di-muões eram facilmente identificáveis pois eram as únicas partículas sub-atómicas que chegavam aos pares e com carga contrária à última série de detetores. Todas as outras partículas, eletrões, positrões, neutrões, quarks..., eram paradas nos detetores mais próximos da colisão.
    Depois de analisados os ângulos, todos nós tínhamos perguntas às quais não conseguíamos responder, tanto em relação a física de partículas em geral como a alguns casos peculiares que encontrámos nalgumas colisões. Estas perguntas, bastante difíceis, pelo menos em relação à nossa extensão relativamente pequena de conhecimentos, foram todas respondidas na videoconferência, deixando-nos bastante satisfeitos. Para além disso, penso que também deixou os responsáveis pelos projetos na parte do CERN impressionados com o nosso trabalho.
    Algo importante a retirar desta experiência é que, embora tivéssemos 150 eventos, esta ainda é uma amostra bastante pequena, tornando qualquer conclusão muito difícil de tirar. Esta é a importância de ter amostras significativas. Com os dados não só da nossa escola, mas também de todas ao nível mundial agrupadas num único histograma, é possível identificar eventuais padrões e excluir possíveis eventos que, embora pudessem parecer importantes numa amostra pequena, se revelam normais ou dentro do esperado com uma amostra muito maior.