L’Intelligenza artificiale al CERN di Ginevra, per capire meglio il bosone di Higgs

Ci sono ancora molti interrogativi da risolvere sul bosone di Higgs, l’elusiva particella subatomica scoperta nel 2012 al CERN di Ginevra. Oggi sappiamo che è responsabile della massa di tutte le altre particelle fondamentali: ma che cosa succede quando queste particelle interagiscono con il bosone di Higgs?

A cercare risposte sarà il progetto ERC ARTEMIS, finanziato dal Consiglio Europeo della Ricerca con un Consolidator Grant da 2 milioni di euro. L’impresa sarà guidata da Viviana Cavaliere, oggi Senior Physicist al Brookhaven National Laboratory di New York, che ha scelto il Dipartimento di Fisica e Astronomia “Augusto Righi” dell’Università di Bologna per portare avanti il progetto.

Nel cuore dell’LHC, infatti, i fasci di protoni si incrociano 40 milioni di volte al secondo, ma solo una minuscola parte di queste collisioni viene registrata, perché selezionare “al volo” gli eventi davvero interessanti è estremamente difficile. Tanto che fino al 50% delle collisioni potenzialmente rilevanti per studiare le interazioni del bosone di Higgs viene scartato.

"Con il progetto ARTEMIS vogliamo introdurre un approccio rivoluzionario per superare queste limitazioni, grazie a tecniche avanzate di machine learning per la selezione di eventi in tempo reale", dice Viviana Cavaliere. "L'obiettivo è arrivare ad osservare la produzione di coppie di bosoni di Higgs e misurare il loro auto-accoppiamento: un passo fondamentale per capire fenomeni profondi come l'origine della massa, ma anche cosa accadde nei primissimi istanti dopo il Big Bang".

Grazie a queste innovazioni, ARTEMIS punta a raddoppiare l’efficienza di rilevazione di queste fondamentali interazioni tra particelle, per ottenere misurazioni mai raggiunte prima. Il progetto sarà realizzato nell’ambito dell’esperimento ATLAS, uno dei principali rivelatori del CERN, dove l’Università di Bologna gioca un ruolo riconosciuto a livello internazionale.

"Questo nuovo approccio, che sfrutta tecniche avanzate di machine learning, vuole migliorare in modo significativo la nostra capacità di misurare le interazioni del bosone di Higgs", aggiunge Cavaliere. "Un obbiettivo ambizioso, che potremo raggiungere grazie al lavoro di un team di ricerca indipendente, impegnato nel favorire nuove fondamentali scoperte nel campo della fisica delle particelle".