Svelare la struttura del protone con l’intelligenza artificiale al Large Hadron Collider

Nuovi risultati per la collaborazione internazionale NNPDF (Amsterdam-Cambridge-Edimburgo-Milano-Singapore) sulla determinazione della struttura del protone contenuti in due lavori, appena pubblicati sul database arXiv, che contengono una nuova determinazione della struttura del protone e l'intero insieme di strumenti di intelligenza artificiale usato per ottenerla, presentati come codice open-source.

I risultati sono stati illustrati in occasione del meeting tra i ricercatori della collaborazione internazionale NNPDF (Amsterdam-Cambridge-Edimburgo-Milano-Singapore) e del progetto ERC N3PDF, guidati da Stefano Forte, docente del dipartimento di Fisica "Aldo Pontremoli" della Statale, concluso lo scorso 8 settembre e tenutosi a Palazzo Feltrinelli a Gargnano, sul lago di Garda. 

La collaborazione, che ha promosso l'uso di tecniche di intelligenza artificiale per la determinazione della struttura del protone e prodotto la determinazione della struttura del protone più usata in ambito internazionale, ha ottenuto ulteriori avanzamenti presentati nei due lavori pubblicati su arXiv. Si tratta del frutto del lavoro di oltre quattro anni e rappresenta una pietra miliare nello studio delle leggi fondamentali della natura alle più piccole distanze accessibili.

Al grande collisionatore adronico (LHC) del CERN a Ginevra, protoni vengono accelerati quasi alla velocità della luce, e vengono fatti collidere. Mediante l'analisi dei risultati di queste collisioni ad altissima energia è quindi possibile studiare le leggi fondamentali della natura alle più piccole distanze accessibili. L'LHC è dunque il più potente microscopio quantistico esistente al mondo. I protoni non sono particelle elementari: sono fatti di quark, legati assieme da una "colla" di particelle dette gluoni. Una conoscenza precisa della struttura del protone in termini dei suoi costituenti è necessaria per interpretare qualunque misura fatta all'LHC. Questo ha reso possibile la scoperta del bosone di Higgs e rende attualmente possibile la ricerca delle particelle sconosciute che costituiscono la materia oscura.

Questa conoscenza fornisce inoltre informazioni sulla teoria quantistica della forza nucleare forte, ad esempio sul contenuto di antimateria del protone. Questa nuova determinazione della struttura del protone è basata su un gran numero di importanti innovazioni, fra cui l'uso di tecniche recenti di intelligenza artificiale ed apprendimento automatico.

"Si tratta di risultati che avranno un forte impatto sulla fisica delle alte energie, in particolare sul futuro Run II di LHC e sul successivo run ad alta luminosità che inizierà nel 2027 – spiegano i ricercatori -. Sono anche di grande importanza per applicazioni in fisica nucleare, in particolare al futuro acceleratore Electro Ion Collider in fase di costruzione negli USA, e per la fisica delle astroparticelle, in particolare per lo studio dei raggi cosmici”.

Un ulteriore importante passo in avanti è dato dal fatto che la pubblicazione dei risultati è anche sotto forma di codici open source, secondo i principi di scienza aperta e FAIR che si stanno affermando come standard nella comunità scientifica internazionale.

Il link ai lavori pubblicati su arXiv.

Open source code.