Rappresentazione schematica del sistema di coordinate cartesiane destrorse adottato per descrivere il rivelatore. Credito:The European Physical Journal C (2022). https://link.springer.com/article/10.1140/epjc/s10052-022-10665-7
Un team di ricercatori del CERN, del Massachusetts Institute of Technology e della Staffordshire University hanno implementato un nuovo algoritmo per ricostruire le particelle presso il Large Hadron Collider.
Il Large Hadron Collider (LHC) è il più potente acceleratore di particelle mai costruito che si trova in un tunnel a 100 metri sotto terra presso il CERN, l'Organizzazione europea per la ricerca nucleare, vicino a Ginevra in Svizzera. È il luogo di esperimenti di lunga data che consentono ai fisici di tutto il mondo di saperne di più sulla natura dell'universo.
Il progetto fa parte dell'esperimento Compact Muon Solenoid (CMS), uno dei sette esperimenti installati che utilizza rivelatori per analizzare le particelle prodotte dalle collisioni nell'acceleratore.
L'argomento di un nuovo documento accademico "End-to-end multiple-particle ricostruzione in high occupancy imaging calorimeters with graph neural networks" pubblicato su European Physical Journal C , il progetto è stato realizzato prima dell'aggiornamento ad alta luminosità del Large Hadron Collider.
Il progetto High Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) mira ad aumentare le prestazioni dell'LHC al fine di aumentare il potenziale di scoperte dopo il 2029. L'HL-LHC aumenterà il numero di interazioni protone-protone in un evento da 40 a 200.
La professoressa Raheel Nawaz, Pro Vice-Cancelliere per la Trasformazione Digitale, presso la Staffordshire University, ha supervisionato la ricerca. Ha spiegato che "limitare l'aumento del consumo di risorse informatiche in grandi pileup è un passo necessario per il successo del programma di fisica HL-LHC e stiamo sostenendo l'uso di moderne tecniche di apprendimento automatico per eseguire la ricostruzione delle particelle come possibile soluzione a questo problema ."
Ha aggiunto che "questo progetto è stato sia una gioia che un privilegio su cui lavorare e probabilmente detterà la direzione futura della ricerca sulla ricostruzione delle particelle utilizzando una soluzione più avanzata basata sull'intelligenza artificiale".
Il Dr. Jan Kieseler del Dipartimento di Fisica Sperimentale del CERN ha aggiunto che "questa è la prima ricostruzione a colpo singolo di circa 1.000 particelle da e in un ambiente senza precedenti con 200 interazioni simultanee ciascuna collisione protone-protone. Dimostrando che questo nuovo approccio, che combina i livelli di rete neurale del grafo dedicati (GravNet) e i metodi di addestramento (Condensazione degli oggetti), possono essere estesi a compiti così impegnativi, pur rimanendo entro i vincoli delle risorse rappresenta un'importante pietra miliare verso la futura ricostruzione delle particelle."
Shah Rukh Qasim, che guida questo progetto come parte del suo dottorato di ricerca. al CERN e alla Manchester Metropolitan University, afferma che "la quantità di progressi che abbiamo fatto su questo progetto negli ultimi tre anni è davvero notevole. Era difficile immaginare che avremmo raggiunto questo traguardo quando abbiamo iniziato".
Il professor Martin Jones, vicecancelliere e amministratore delegato della Staffordshire University, ha aggiunto che "il CERN è uno dei centri di ricerca scientifica più rispettati al mondo e mi congratulo con i ricercatori per questo progetto che sta effettivamente aprendo la strada a scoperte ancora più grandi negli anni a vieni."
"L'intelligenza artificiale è in continua evoluzione a beneficio di molti settori diversi e sapere che gli accademici della Staffordshire University e altrove stanno contribuendo alla ricerca alla base di tali progressi è sia entusiasmante che significativo". + Esplora ulteriormente
