CERN di Ginevra. Al Large Hadron Collider (LHC) si fanno scontrare fasci di particelle a velocità prossime a quella della luce. Si genera così una pioggia di nuovi elementi che decadono quasi istantaneamente. Tra questi spiccano i muoni. Vivono per un paio di microsecondi prima di decadere in altre particelle, ma nascondono segreti cruciali per la scienza. I fisici studiano intensamente il loro momento magnetico anomalo, poiché ogni deviazione dalle previsioni teoriche può svelare una nuova fisica oltre il Modello Standard.

Tracciare i muoni risulta però è un’impresa ardua. I metodi tradizionali richiedono un laborioso processo in due fasi. Prima un software deve separare il segnale del muone dal rumore di fondo. Poi un secondo algoritmo calcola la traiettoria e la quantità di moto trasversale. Qualsiasi errore nella prima fase compromette irrimediabilmente i risultati della seconda.

Lo studio dei ricercatori italiani

Un team di ricercatori italiani ha quindi immaginato una soluzione innovativa per ottimizzare il lavoro. Si tratta di unire l’intero processo in un’unica procedura sfruttando le Graph Attention Network, ovvero, un particolare tipo di Intelligenza artificiale. Questo sistema segna ogni rilevamento nel sensore con un punto e mappa contemporaneamente le possibili traiettorie. Un recente studio pubblicato sulla rivista Machine Learning: Science and Technology, dimostra che questo nuovo metodo supera le prestazioni dei tradizionali approcci sequenziali.

I ricercatori hanno testato il modello su una simulazione semplificata del rilevatore ATLAS. Naturalmente dovranno ancora affrontare vari ostacoli del mondo reale, come le tracce sovrapposte delle particelle. Tuttavia, i risultati promettono bene in vista dei futuri potenziamenti del collisore, che aumenteranno enormemente la luminosità e la complessità dei dati da analizzare.

Questa innovazione abbraccia perfettamente la visione di Joachim Mnich, direttore della ricerca e del calcolo al CERN. Nel novembre 2025, Mnich ha ribadito l’importanza vitale di queste tecnologie, dichiarando in un articolo che il Centro di ricerca non potrebbe assolutamente vivere senza l’IA.