Il CERN e Mistral AI hanno annunciato una dichiarazione d’intenti per avviare una collaborazione strategica di lungo periodo dedicata allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale applicati alla ricerca scientifica. L’accordo riunisce le competenze del laboratorio europeo nella fisica delle particelle, nella simulazione numerica e nell’elaborazione di grandi quantità di dati con quelle dell’azienda francese nella progettazione e nell’addestramento di modelli AI. Il principale obiettivo tecnico consiste nella realizzazione di un Large Physics Model, un modello di base specializzato nell’interpretazione dei fenomeni fisici registrati dagli esperimenti del Large Hadron Collider. Il sistema dovrebbe essere preaddestrato utilizzando miliardi di collisioni simulate tra protoni, con l’intento di apprendere rappresentazioni utilizzabili in più attività scientifiche, tra cui la ricostruzione degli eventi, l’identificazione delle particelle, il riconoscimento di possibili anomalie e il supporto alla progettazione di futuri rivelatori.
L’analisi dei dati prodotti dagli esperimenti del CERN richiede una complessa sequenza di elaborazioni. Quando due protoni collidono all’interno dell’acceleratore, i sistemi di rivelazione non registrano direttamente un’immagine completa dell’evento fisico, ma una grande quantità di segnali provenienti dai diversi sottosistemi strumentali. Le tracce lasciate dalle particelle, i depositi di energia e le altre misurazioni devono essere interpretati mediante algoritmi di ricostruzione capaci di associare i segnali alle proprietà degli oggetti fisici prodotti dalla collisione. Le procedure impiegate comprendono già tecniche di apprendimento automatico, ma si basano su una catena di componenti specializzati, ciascuno destinato a risolvere una parte del problema. Il nuovo progetto intende verificare se un modello preaddestrato su un insieme sufficientemente ampio di eventi simulati possa apprendere rappresentazioni condivise e utilizzarle per svolgere differenti funzioni all’interno della stessa catena di elaborazione.
L’impiego di un modello di base specializzato permetterebbe, almeno in linea teorica, di mettere in relazione informazioni che nei sistemi tradizionali vengono trattate attraverso procedure separate. Il riconoscimento di una determinata particella, per esempio, è collegato alla ricostruzione del contesto nel quale è stata prodotta e alle caratteristiche delle altre particelle presenti nello stesso evento. Un sistema capace di elaborare congiuntamente queste informazioni potrebbe contribuire a migliorare l’interpretazione dei segnali e a individuare configurazioni meno comuni. L’addestramento su collisioni simulate offre inoltre la possibilità di utilizzare eventi dei quali sono note le proprietà fisiche originarie, rendendo possibile un confronto diretto tra i risultati dell’algoritmo e i valori utilizzati per produrre la simulazione. Questo approccio consente di esaminare gli errori di ricostruzione e verificare il comportamento del modello in diverse condizioni sperimentali.
La collaborazione prevede anche lo studio delle possibili applicazioni alla progettazione e alla valutazione dei rivelatori futuri. In questo ambito, l’intelligenza artificiale potrebbe essere impiegata per analizzare le conseguenze delle scelte strumentali sulla capacità di identificare e ricostruire gli eventi fisici. Rimane tuttavia necessario verificare che le rappresentazioni apprese sulle simulazioni mantengano la propria affidabilità quando vengono applicate ai dati reali, nei quali possono intervenire rumore strumentale, caratteristiche non perfettamente modellate e fenomeni rari. La dichiarazione d’intenti non equivale alla disponibilità di un modello già completato o validato per tutte le applicazioni previste. Il programma è attualmente orientato allo sviluppo e alla verifica sperimentale delle tecnologie, con il controllo scientifico dei risultati affidato ai ricercatori del CERN e alle procedure di validazione proprie della fisica delle particelle.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)