MACHINE LEARNING E AI

L’integrazione dell’apprendimento automatico o machine learning – ossia la capacità di una macchina di apprendere e migliorare le proprie performance con l’esperienza – nella modellizzazione di sistemi fisici e nell’analisi dei dati sperimentali sta offrendo opportunità molto interessanti (in alcuni casi rivoluzionarie) per la comunità scientifica. Una delle applicazioni più significative riguarda il trattamento dei dati raccolti in grandi esperimenti, come quelli di fisica delle particelle: algoritmi di machine learning vengono oggi usati abitualmente per discernere segnali significativi dai dati, accelerando notevolmente il processo di analisi rispetto agli approcci tradizionali.

Non solo: anche l’identificazione delle particelle in collisioni ad altissima energia può essere migliorata attraverso algoritmi di riconoscimento basati su machine learning, più efficienti in confronto ai metodi convenzionali. Inoltre, l’apprendimento automatico è oggi sfruttato anche nell’implementazione di modelli fisici complessi, permettendo simulazioni più rapide e dettagliate.
Più in generale, l’intelligenza artificiale (IA, di cui il machine learning può essere considerato un sottoinsieme) sta conoscendo un periodo di progresso senza precedenti, che promette di rivoluzionare a un livello ancora più profondo anche la ricerca in fisica. Una frontiera dell’IA potrebbe essere persino la capacità di scoprire nuove leggi fisiche o indirizzare nuove linee di ricerca, grazie alla possibilità di individuare correlazioni non evidenti, sia nell’analisi di dati sia nella simulazione computazionale di sistemi fisici.
L’INFN, oltre a essere coinvolto in molti progetti di ricerca che sviluppano e utilizzano sistemi di IA e machine learning in ambito fisico, ha lanciato negli scorsi anni l’iniziativa nazionale ML_INFN, che punta a migliorare le competenze dei ricercatori e ricercatrici nell’uso di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, fornendo una piattaforma hardware comune e la possibilità di condividere le conoscenze già esistenti a vari livelli all’interno della comunità.

Immagine generata da AI

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