Al CERN, l’IA guiderà le scoperte del futuro

Come si presenta la ricerca della “particella di Dio” al CERN? L’immagine CGI qui sopra ne offre una rappresentazione. © 2026 Shutterstock

Ogni secondo, il Large Hadron Collider (LHC) del CERN genera 40 milioni di collisioni tra particelle. La quantità di dati prodotta è molto più grande di quella che qualsiasi computer sulla Terra potrebbe mai archiviare o analizzare. Per questo gli scienziati del CERN affidano all’IA il compito di decidere, in frazioni di secondo e in tempo reale, quali tra quelle collisioni potrebbero celare la prossima grande scoperta. E questo è solo uno dei molti modi in cui l’IA potrebbe trasformare la fisica delle particelle.

Mentre il CERN pianifica un nuovo e molto più costoso acceleratore per rimpiazzare il LHC a partire dagli anni 2040, i fisici e le fisiche sono convinti che l’IA non analizzerà solo i dati ottenuti dagli esperimenti: aiuterà anche a progettare la macchina stessa, a scegliere i materiali per costruirla e persino a decidere a quali domande dovrebbe rispondere.

Quando gli scienziati e le scienziate del laboratorio di fisica delle particelle del CERN scoprirono il bosone di Higgs nel 2012, ci fu una rivoluzione nella nostra comprensione dell’universo. La scoperta arrivò dopo quarant’anni di ricerche e non sarebbe stata possibile senza gli algoritmi di machine learning, che sono “qualcosa come il bisnonno di quella che oggi chiamiamo intelligenza artificiale”, afferma Maurizio Pierini, fisico del CERN.

Oggi, i discendenti di quegli algoritmi stanno trovando applicazione in tutte le aree della fisica delle particelle. “Utilizzeremo l’IA sempre di più”, ha dichiarato a Swissinfo Fabiola Gianotti, l’ex direttrice generale del CERN. I fisici, come gli scienziati di altri campi, usano l’IA prima di un esperimento, per prepararlo, e dopo un esperimento, per analizzarne i dati. Ma al CERN stanno spingendo la tecnologia in direzioni ancora inesplorate. “Ciò che definisce la nostra specificità è che impieghiamo gli algoritmi anche nel mezzo di un esperimento, mentre i dati vengono acquisiti”, spiega Pierini.

Serie: il futuro del CERN

Gli articoli di questa serie analizzano le ambizioni scientifiche e gli sforzi del più grande laboratorio al mondo di fisica delle particelle per rimanere un crocevia internazionale per la comprensione del nostro universo.

Questi nuovi strumenti del CERN che si basano sull’IA entrano in gioco proprio mentre il laboratorio di Ginevra sta rinnovando gran parte delle sue infrastrutture di ricerca. Quest’anno inizieranno i lavori di aggiornamento di LHC per farne una macchina capace di generare un numero maggiore di collisioni, il che significa più dati da analizzare. In seguito, il laboratorio dovrà completare il design e ottenere l’approvazione di un nuovo acceleratore di particelle, ribattezzato Future Circular Collider (FCC), che rimpiazzerà LHC negli anni 2040. Gli scienziati e le scienziate intervistati per questo articolo concordano sul fatto che l’IA potrebbe essere determinante non solo per la ricerca e l’analisi dei dati, ma anche per progettare il nuovo acceleratore, ridurne i costi e attrarre di nuovo i migliori talenti nel campo della fisica delle particelle.

“Grazie all’IA, faremo tutto in modo diverso: sarà migliore, più veloce, più avanzato tecnologicamente e l’IA ci aiuterà a esplorare le questioni ancora aperte nella fisica delle particelle”, afferma Maria Spiropulu, fisica delle particelle al California Institute of Technology e collaboratrice del CERN.

IA per il bosone di Higgs

Il primo utilizzo del machine learning al CERN risale al 1987, quando alcuni ricercatori svilupparono un sistema per individuare i guasti in una macchina chiamata Proton Synchrotron. In seguito, gli scienziati del CERN sfruttarono un altro precursore dell’IA per utilizzare appieno il LHC. All’interno di LHC, le particelle si scontrano a energie che raggiungono i 13 miliardi di elettronvolt (TeV), producendo quaranta milioni di collisioni al secondo. Ogni collisione lascia delle tracce che sono lette da rilevatori, gigantesche macchine che circondano le aree di scontro. Ma il flusso di dati è talmente enorme e rapido che “nessun computer sul pianeta è in grado di gestirlo”, spiega Pierini. “Devi filtrare i dati e devi avere un algoritmo che decida cosa è interessante e cosa no”, continua il ricercatore.

E questo è esattamente ciò che accadde durante la caccia al bosone di Higgs. La cosiddetta Particella di Dio conferisce massa alle altre particelle, ma viene raramente prodotta durante una collisione ed esiste solo per un attimo fuggente. Gli scienziati, però, sapevano cosa stavano cercando, perché Peter Higgs aveva previsto l’esistenza del bosone negli anni Sessanta sulla base delle conoscenze allora esistenti nella fisica delle particelle. Si trattava solo di filtrare l’immensa mole di dati per trovare le prove del bosone.

A tale scopo, i ricercatori installarono algoritmi di tipo machine learning sull’hardware di LHC, programmandoli per riconoscere le tracce compatibili con i calcoli teorici di Peter Higgs. Dai flussi di dati, la macchina selezionava gli eventi che mostravano una maggiore probabilità che un bosone di Higgs fosse prodotto. Alla fine, gli algoritmi sono riusciti a filtrare circa mille segnali al secondo, consentendo di ottenere le prime chiare osservazioni della Particella di Dio. “Ecco perché possiamo dire che l’IA ha contribuito alla scoperta del bosone di Higgs”, conclude Pierini.

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IA per l’ignoto

Nonostante quel successo, Pierini non era soddisfatto della performance della nuova tecnologia. Il suo sogno era di sfruttare al meglio i chip che compongono il filtro hardware, installandovi algoritmi più rapidi e più potenti. La sfida sta nel fatto che l’hardware dei rilevatori LHC è così limitato che “non puoi installarci ChatGPT là dentro”, spiega Pierini. Lo scienziato ha allora optato per l’utilizzo di reti neuronali, ovvero potenti modelli computazionali che possono funzionare su componenti hardware minuscoli e tuttavia eseguire operazioni complesse in tempi rapidi. In questo modo, gli scienziati del CERN sono riusciti a far sì che gli algoritmi eseguissero il loro compito in pochi nanosecondi. “Questi risultati ci hanno aperto strade completamente nuove”, afferma Pierini.

Oggi, usando le reti neuronali su quello stesso hardware, gli scienziati possono eseguire contemporaneamente più algoritmi e osservare tutti i dati in tempo reale. Pierini vuole sfruttare questa tecnologia per individuare collisioni che si discostino dai pattern previsti dalle teorie esistenti. L’approccio, noto come anomaly detection, è simile a quello usato dalle banche per identificare addebiti fraudolenti su carte di credito. Applicato ai dati di LHC, questo metodo potrebbe identificare eventi nuovi e anomali, che gli scienziati non sapevano nemmeno di dover cercare.

“Questo è un modo per scoprire qualcosa di inaspettato”, afferma Pierini. Lo scienziato italiano si riferisce al fatto che i fisici delle particelle si sono a lungo concentrati sul confermare o confutare teorie formulate decenni fa. L’approccio di Pierini, assistito dall’IA, potrebbe riportare la fisica delle particelle all’essenza del metodo scientifico, che parte dall’osservare la natura e dal formulare domande per sviluppare nuove teorie e costruire nuove conoscenze. “L’IA può sicuramente migliorare la nostra ricerca “sotto il lampione”, ma sono più interessato all’IA che guarda dietro le mie spalle”, spiega Pierini. La nuova tecnologia, soprannominata trigger AI, è stata testata su LHC e sarà adottata nella sua versione aggiornata e nei futuri acceleratori.

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IA per gli acceleratori del futuro

Con il continuo progresso degli algoritmi, gli scienziati e le scienziate possono analizzare con più accuratezza i dati ottenuti da un esperimento, in alcuni casi aumentando la precisione attuale fino a centinaia di volte e risparmiando così milioni di franchi svizzeri, secondo Pierini.

Questo progresso potrebbe rivelarsi cruciale per scovare indizi di eventi rari e complessi nascosti tra milioni di tracce simili. Un esempio di evento estremamente raro è la produzione contemporanea di due bosoni di Higgs. Osservare una coppia di bosoni di Higgs darebbe nuove importanti informazioni su come il campo di Higgs conferisce massa alle particelle, “una delle grandi incognite nella fisica delle alte energie”, spiega Pierini. L’analisi efficiente dei dati diventerà ancora più importante con l’aggiornamento in atto di LHC, che porterà al cosiddetto High-Luminosity LHC (o LHC ad alta luminosità), in grado di produrre una quantità di dati tra cinque e sei volte maggiore di quella attuale. L’intelligenza artificiale avrà anche un ruolo nella realizzazione di nuovi acceleratori di particelle, come il FCC che è candidato a sostituire LHC. “L’IA sarà fondamentale in ogni fase, dalla progettazione dei rilevatori all’esecuzione degli esperimenti, fino alla produzione dei sistemi di monitoraggio”, afferma Spiropulu, la collaboratrice del CERN che lavora al California Institute of Technology.

Per esempio, l’IA potrebbe contribuire allo sviluppo di materiali nuovi e meno costosi per i magneti superconduttori che sono componenti essenziali per il funzionamento di un acceleratore. Strumenti di IA potrebbero inoltre influenzare l’ideazione dei rilevatori: se oggi i fisici delle particelle si affidano alla loro esperienza per progettare la prossima generazione di rilevatori, in futuro “gli scienziati chiederanno all’IA di progettarli interamente, ottimizzandoli in funzione della fisica e degli scopi richiesti”, spiega Pierini.

Tuttavia, gli acceleratori saranno ancora necessari per produrre i dati, poiché “l’IA non ci permetterà di fare gli stessi esperimenti di FCC senza costruire l’FCC stesso”, aggiunge Pierini.

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Un campo che si restringe

Pierini ritiene che se l’IA verrà usata per svolgere alcuni dei compiti più noiosi nel campo della fisica delle particelle, questo renderà la disciplina più stimolante e interessante agli occhi dei nuovi talenti. Allo stesso tempo, la nuova tecnologia potrebbe anche creare nuovi e attraenti profili lavorativi che coinvolgano applicazioni di IA d’avanguardia. Ma anche se il numero di ricercatori e ricercatrici nel campo della fisica delle particelle dovesse continuare a diminuire, l’IA assisterà gli irriducibili ad affrontare nuovi e complessi esperimenti, poiché “ogni ricercatore sarà potenziato da agenti o strumenti IA”, spiega Pierini. “In un modo o nell’altro, l’IA terrà in vita questa disciplina.”

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Articolo a cura di Veronica De Vore/ds