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Un algoritmo rivela la corsa delle particelle negli acceleratori

Un algoritmo rivela la corsa delle particelle negli acceleratori

Grazie a equazioni e Intelligenza Artificiale

30 maggio 2023, 15:02

Redazione ANSA

ANSACheck

Rappresentazione grafica di particelle all 'interno di un acceleratore (fonte: Greg Steward/SLAC National Accelerator Lab) - RIPRODUZIONE RISERVATA

Rappresentazione grafica di particelle all 'interno di un acceleratore (fonte: Greg Steward/SLAC National Accelerator Lab) - RIPRODUZIONE RISERVATA
Rappresentazione grafica di particelle all 'interno di un acceleratore (fonte: Greg Steward/SLAC National Accelerator Lab) - RIPRODUZIONE RISERVATA

Un algoritmo riesce finalmente a fare luce sulla corsa che compiono i fasci di miliardi di particelle negli acceleratori, come l’Lhc del Cern di Ginevra: unendo tecniche basate sull’Intelligenza Artificiale con le equazioni che descrivono il comportamento delle particelle, ricercatori guidati dal Laboratorio nazionale americano dell’acceleratore lineare Slac sono riusciti a sviluppare una formula che prevede in modo più preciso posizioni e velocità delle particelle mentre sfrecciano all'interno di un acceleratore. Lo studio, pubblicato sulla rivista Physical Review Letters, costituisce un vero e proprio cambio di passo per il modo con cui vengono analizzati i dati prodotti da questi esperimenti, una necessità viste le energie sempre più elevate che raggiungono le strutture.

“Abbiamo molti modi diversi per manipolare i fasci di particelle all'interno degli acceleratori, ma non abbiamo un modo veramente preciso per descrivere la loro forma e velocità”, spiega Ryan Roussel, alla guida dello studio insieme ad Auralee Edelen. “Il nostro algoritmo tiene conto delle informazioni sui fasci che normalmente vengono scartate e le utilizza per dipingere un quadro più dettagliato”.

In genere, infatti, i ricercatori possono scegliere tra il descrivere un fascio di particelle in modo approssimativo usando solo pochi dati, e il ricostruire il suo comportamento nel dettaglio, pagando però un prezzo molto alto in termini di quantità di dati e potenza di calcolo necessari.

Gli autori dello studio hanno quindi tentato un approccio diverso, includendo nozioni di fisica nel loro algoritmo. In questo modo, sono riusciti a ricostruire con precisione i dettagli del fascio di particelle utilizzando una quantità di dati di molto inferiore al normale: “Abbiamo dimostrato – commenta Edelen – che possiamo prevedere la complicata forma dei fasci partendo da quantità sorprendentemente piccole di dati”.

Riproduzione riservata © Copyright ANSA

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