Ogni secondo il Large Hadron Collider (LHC) del CERN genera 40 milioni di collisioni tra particelle, una mole di dati troppo grande per qualsiasi computer esistente al mondo. Per questo il laboratorio di Ginevra affida sempre più all'intelligenza artificiale il compito di selezionare, in tempo reale e in frazioni di secondo, quali collisioni potrebbero nascondere la prossima grande scoperta scientifica. Il primo utilizzo del machine learning al CERN risale al 1987, quando fu sviluppato un sistema per individuare guasti nell'acceleratore Proton Synchrotron. Un discendente di quegli algoritmi ha poi avuto un ruolo chiave nella scoperta del bosone di Higgs nel 2012, dopo quarant'anni di ricerche: filtrando circa mille segnali al secondo dall'enorme flusso di dati di LHC, gli algoritmi hanno permesso di isolare le tracce compatibili con le previsioni teoriche formulate da Peter Higgs negli anni Sessanta. Oggi i ricercatori puntano oltre la semplice conferma di teorie esistenti. Maurizio Pierini, fisico del CERN, ha sviluppato reti neuronali capaci di girare su hardware limitato ed eseguire operazioni complesse in pochi nanosecondi, aprendo la strada alla cosiddetta "anomaly detection": un metodo, simile a quello usato dalle banche per individuare frodi sulle carte di credito, che permette di riconoscere eventi anomali e inattesi invece di limitarsi a cercare ciò che gli scienziati già si aspettano di trovare. L'IA sarà determinante anche per il futuro del laboratorio. Mentre quest'anno partono i lavori di potenziamento di LHC verso l'High-Luminosity LHC, capace di produrre tra cinque e sei volte più dati di quelli attuali, il CERN sta progettando il Future Circular Collider (FCC), il nuovo e più costoso acceleratore che dovrebbe sostituire LHC a partire dagli anni 2040. Secondo Maria Spiropulu, fisica del California Institute of Technology e collaboratrice del CERN, l'intelligenza artificiale sarà coinvolta in ogni fase del progetto: dalla progettazione dei rilevatori allo sviluppo di nuovi materiali per i magneti superconduttori, fino alla realizzazione dei sistemi di monitoraggio. Un obiettivo prioritario è l'osservazione della produzione simultanea di due bosoni di Higgs, evento estremamente raro che fornirebbe informazioni cruciali su come il campo di Higgs conferisce massa alle particelle. Pierini sottolinea comunque che l'IA non sostituirà la necessità di costruire nuovi acceleratori per generare dati reali. Al contempo, la tecnologia potrebbe rendere la fisica delle particelle più attrattiva per i giovani talenti, sollevando i ricercatori dai compiti più ripetitivi e creando nuovi profili professionali legati alle applicazioni avanzate di intelligenza artificiale, contribuendo così a mantenere viva la disciplina anche di fronte a un calo del numero di ricercatori. (ICE BERNA)

Fonte notizia: swissinfo.ch