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CERN e Mistral progettano un modello di fisica per le collisioni dell’LHC
CERN e Mistral hanno firmato una dichiarazione d’intenti per sviluppare un Large Physics Model addestrato su miliardi di collisioni simulate del Large Hadron Collider. Il modello proposto servirebbe a ricostruire le collisioni, identificare
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
Miliardi di collisioni protone-protone simulate costituiranno i dati di addestramento di un Large Physics Model proposto da CERN e Mistral, hanno annunciato i partner il 15 ottobre. Le due organizzazioni hanno firmato una dichiarazione d’intenti per una collaborazione a lungo termine volta a sviluppare modelli di base per la scoperta scientifica, a partire dalla fisica delle alte energie. L’annuncio delinea un obiettivo, non un modello già pronto: CERN e Mistral non hanno comunicato una data di rilascio né specifiche tecniche.
Un modello per più attività dell’LHC
Secondo il CERN, quello proposto sarebbe il primo modello di base per la fisica dei collisori. Dovrebbe svolgere diverse attività oggi distribuite fra varie fasi del processo di analisi: ricostruire le collisioni tra particelle a partire dai segnali dei rivelatori, identificare le particelle, segnalare segnali inattesi e valutare i progetti dei futuri rivelatori. I partner affermano che il progetto unirà le competenze del CERN in fisica, i suoi dati scientifici e le sue risorse di calcolo su larga scala all’esperienza di Mistral nell’addestramento di grandi modelli.
Enrica Porcari, responsabile dei sistemi informativi del CERN, ha descritto il laboratorio come un banco di prova per l’IA in fisica. «La fisica delle alte energie offre un ambiente unico in cui l’intelligenza artificiale può essere sviluppata e messa alla prova con un rigore eccezionale. Collaboriamo con Mistral, una delle principali aziende europee di IA, per far progredire capacità di IA che possano essere utili all’intera comunità dei fisici ed essere condivise», ha detto.
Sostituire una catena di algoritmi con un modello condiviso
Oggi la ricostruzione delle collisioni dell’LHC si basa su una sequenza di algoritmi specializzati. Ogni fase trasforma i segnali dei rivelatori in particelle e altri oggetti che i fisici usano nelle loro analisi. L’apprendimento automatico migliora già singole attività all’interno di questa catena; la proposta del CERN è addestrare un modello che apprenda lungo l’intera catena e possa supportare più attività in un unico sistema.
Questa impostazione potrebbe offrire ai ricercatori uno strumento più unificato per lavorare sui dati delle collisioni, ma l’annuncio non riporta risultati di test né sostiene che l’approccio supererà i metodi esistenti. Il piano di addestramento del modello, così come descritto dal CERN, parte da collisioni simulate. Non è stato specificato come i ricercatori ne testeranno le prestazioni sui dati reali dei rivelatori, né come misureranno la sua capacità di segnalare in modo affidabile segnali non familiari.
Con la scala cresce il carico di lavoro
Il CERN afferma di aver archiviato circa un exabyte di dati sperimentali dell’LHC, pari a circa un milione di terabyte. Si prevede che il numero di collisioni aumenti di dieci volte con l’High-Luminosity LHC, che secondo il CERN dovrebbe entrare in funzione intorno al 2030. Questo aumento previsto delle collisioni rende la capacità di elaborare e interpretare i dati dei rivelatori una sfida centrale per il laboratorio.
Johannes Brandstetter, vicepresidente di Mistral per l’IA applicata all’ingegneria, ha detto che la collaborazione mira a esplorare come i grandi modelli potrebbero affrontare la crescente complessità della fisica delle particelle. Entrambe le organizzazioni presentano il lavoro come un potenziale contributo alla scoperta scientifica, non come prova che il modello abbia trovato nuove particelle o prodotto un risultato in fisica. Il CERN afferma inoltre che il progetto potrebbe, in futuro, orientare approcci all’IA destinati a una comunità scientifica più ampia, sebbene l’attenzione iniziale sia rivolta alla fisica delle alte energie.
Una dichiarazione d’intenti firmata, ma restano da definire aspetti chiave
L’annuncio non specifica l’architettura del modello, le risorse di calcolo necessarie, il budget, le tappe dello sviluppo né le condizioni di accesso al sistema che ne risulterà. Non dice neppure se il modello o i materiali usati per addestrarlo saranno resi pubblici. Porcari ha detto che le capacità di IA dovrebbero «essere utili all’intera comunità dei fisici ed essere condivise», ma l’annuncio del CERN non definisce che cosa significherà, in pratica, condividerle.
Questi dettagli determineranno come i fisici potranno valutare il modello e se i gruppi esterni alla collaborazione potranno usarlo. Per ora, l’impegno concreto consiste in una dichiarazione d’intenti firmata, nell’attenzione rivolta alla fisica dei collisori e nel piano di addestrare il modello su miliardi di collisioni simulate dell’LHC.