BOODINI – BOOsting Discoveries of New Interactions

Tecnologia sviluppata: Agoritmi e metodi AI per l’analisi di jet “boosted” in collisioni ad altissima energia
Partner: Università di Genova

I dettagli del progetto
intelligenza artificiale generativa Prompt

Sintesi del progetto

BOODINI studia gli eventi prodotti negli acceleratori in cui particelle generate ad energie molto superiori alla loro massa decadono in adroni fortemente collimati, ricostruiti come un singolo jet. La struttura interna di questi jet contiene informazioni preziose sul processo fisico che li ha originati. Il progetto unisce strumenti teorici, simulazioni avanzate e nuovi algoritmi basati su intelligenza artificiale per migliorare la capacità di riconoscere e interpretare i jet, oggi centrali per la fisica del Large Hadron Collider del Cern e essenziali per i futuri collisori ad altissima energia.

Obiettivi

Sviluppare nuovi metodi di analisi per identificare segnali di nuova fisica in presenza di jet “boosted”, migliorando la capacità di modellarli e interpretare i dati prodotti, e fornire strumenti utili al programma LHC e ai primi studi per il Future Circular Collider (FCC).

Problemi e necessità

Le energie sempre più elevate degli acceleratori producono stati finali complessi, difficili da distinguere con tecniche tradizionali. Il riconoscimento dei jet “boosted” richiede sia calcoli teorici di precisione sia algoritmi capaci di trattare grandi moli di dati, mantenendo sensibilità verso segnali deboli di nuova fisica.

Soluzioni sviluppate

Il progetto ha prodotto risultati teorici, computazionali ed esperimenti che hanno già portato a una pubblicazione e a due articoli in revisione. Sono stati creati nuovi algoritmi basati su osservabili teoriche e tecniche di AI, supportati da simulazioni Monte Carlo e analisi fisiche avanzate. L’uso di infrastrutture HPC è stato fondamentale per i calcoli di precisione e la generazione dei dataset simulati.

Benefici e ricadute

Il progetto fornisce strumenti per aumentare l’efficienza e l’accuratezza delle analisi nelle collaborazioni LHC e nei futuri studi FCC. La ricerca forma giovani scienziati attraverso mentorship dedicate e contribuisce a migliorare l’uso delle risorse computazionali in un contesto dove la complessità dei problemi cresce più rapidamente della capacità dei calcolatori.

Settori che possono beneficiare

I risultati ottenuti possono essere sfruttati nei settori della Ricerca Fondamentale e dell’Intelligenza Artificiale possono, supportando l’intera comunità internazionale della fisica delle particelle, e avere un impatto rilevante sulle strategie europee per la prossima generazione di collisori.

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