L'IA alla ricerca della prossima grande scoperta in fisica

Italia - Agenzia stampa Ekhbary

L'IA alla ricerca della prossima grande scoperta in fisica

Il campo della fisica delle particelle, dedicato alla comprensione delle forze fondamentali e dei costituenti dell'universo, sta affrontando una sfida profonda. Dopo decenni di scoperte rivoluzionarie che hanno culminato nello sviluppo del Modello Standard della fisica delle particelle, molti scienziati ritengono di essere vicini a un plateau. I mattoni fondamentali della materia come descritti dal modello sono stati in gran parte identificati e caratterizzati, rendendo la scoperta di particelle o fenomeni completamente nuovi sempre più difficile. Questa situazione, spesso definita una 'crisi' dai ricercatori, sta guidando l'esplorazione di strumenti e tecniche innovative, con l'Intelligenza Artificiale (IA) che emerge come un percorso particolarmente promettente.

Storicamente, il progresso nella fisica delle particelle è stato intrinsecamente legato all'invenzione e al perfezionamento di sofisticati strumenti di osservazione. Dalle prime camere a nebbia utilizzate da pionieri come Carl D. Anderson negli anni '30 per scoprire l'antimateria (il positrone) e altre particelle fondamentali come il muone, ai colossali acceleratori come il Large Hadron Collider (LHC) presso il CERN, la capacità di sondare il regno subatomico è stata fondamentale. L'LHC, l'acceleratore di particelle più grande e potente del mondo, ha scoperto nel 2012 il bosone di Higgs, una scoperta che ha consolidato il Modello Standard. Tuttavia, la terza corsa operativa del collisore, iniziata nel 2022, non ha ancora prodotto prove definitive di nuova fisica oltre le previsioni del modello.

La 'crisi' attuale non significa una fine della ricerca, ma piuttosto un rallentamento nel ritmo delle scoperte che cambiano il paradigma. I 'frutti più facili da cogliere' nella fisica delle particelle sono stati in gran parte raccolti. Mentre il Modello Standard, perfezionato nel corso dei decenni dagli anni '70, descrive le particelle elementari conosciute con notevole precisione, è noto per essere incompleto. Non riesce a spiegare fenomeni cruciali come la materia oscura e l'energia oscura, non integra pienamente la gravità con le altre forze fondamentali e non spiega le diverse masse delle particelle elementari. Queste lacune suggeriscono fortemente l'esistenza di nuova fisica, ma individuarne la firma è diventato un compito immenso.

È qui che entra in gioco l'IA. L'enorme volume e la complessità dei dati generati dagli esperimenti moderni, in particolare in strutture come l'LHC, travolgono le capacità analitiche umane. Il machine learning, un sottoinsieme dell'IA, comporta l'addestramento di complessi modelli statistici per identificare pattern sottili o rari all'interno di questi dati. Questi pattern potrebbero essere indicatori di nuove particelle, fenomeni inaspettati o deviazioni dalle previsioni del Modello Standard. Gli algoritmi di machine learning possono setacciare milioni di eventi in pochi secondi, segnalando anomalie che potrebbero sfuggire all'osservazione umana o ai metodi di analisi convenzionali.

I ricercatori stanno già integrando il machine learning in vari aspetti degli esperimenti di fisica delle particelle. Viene impiegato nel filtrare eventi di 'segnale' rilevanti dal travolgente 'rumore' di fondo, nella costruzione di modelli predittivi più accurati dei risultati sperimentali, nella classificazione delle particelle in base alle loro traiettorie all'interno dei rivelatori e persino nell'aiutare alla progettazione di futuri acceleratori e rivelatori. La capacità di riconoscere complessi pattern di dati consente agli scienziati di cercare segnali deboli che potrebbero presagire nuova fisica, come le particelle supersimmetriche predette da alcune teorie.

Tuttavia, la dipendenza dall'IA non è priva di sfide. Questi modelli richiedono un addestramento meticoloso, spesso necessitando di grandi quantità di dati 'etichettati' derivati da simulazioni o esperimenti precedenti. Esiste anche il rischio di bias, in cui gli algoritmi potrebbero involontariamente imparare a cercare pattern basati su presupposti preesistenti, portando potenzialmente a trascurare scoperte veramente nuove. Inoltre, comprendere precisamente 'perché' un modello di machine learning prende una decisione particolare - il problema della 'scatola nera' - rimane un'area di ricerca attiva, fondamentale per la trasparenza scientifica e l'interpretabilità.

Nonostante questi ostacoli, l'ottimismo prevale. Molti fisici considerano l'IA non solo come uno strumento analitico, ma come un potenziale partner nella scoperta. Consentendo un'esplorazione più profonda e più rapida dei dati sperimentali, l'IA potrebbe accelerare la ricerca della 'prossima grande cosa' in fisica - che si tratti di una nuova particella, di una forza sconosciuta o di una comprensione fondamentale della natura della materia oscura o dell'origine dell'universo. La ricerca per comprendere il cosmo continua, e l'IA sembra destinata a svolgere un ruolo sempre più importante in questa impresa scientifica.

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