GRAIL

Il progetto mira a rivoluzionare l’analisi dei dati nella fisica delle particelle integrando avanzate tecniche di Deep Learning con le capacità computazionali delle GPU NVIDIA CUDA, con un focus specifico sui dati provenienti dai calorimetri. Questo approccio intende superare i limiti delle metodologie convenzionali, migliorando significativamente la precisione nella misura dell’energia e le capacità di ricostruzione degli eventi. Le attività sono strutturate in due fasi principali: lo studio e sviluppo di algoritmi innovativi e la loro adattazione per un’esecuzione ottimizzata sulle GPU, seguiti da un rigoroso processo di testing e ottimizzazione. Le metodologie scientifiche impiegate spaziano dalla fisica delle particelle all’intelligenza artificiale, combinando un’analisi dettagliata dei dati sperimentali con tecniche avanzate di deep learning.

Gli obiettivi includono l’ottimizzazione della risoluzione energetica, il progresso nella ricostruzione degli eventi e l’aumento dell’efficienza computazionale, spingendo così i confini della ricerca nella fisica delle particelle. Il progetto si allinea con le priorità del programma di ricerca, ponendo l’accento su innovazione, coerenza metodologica e sostenibilità economica, con particolare attenzione all’uso di risorse computazionali avanzate per gestire grandi volumi di dati.

L’introduzione di reti neurali, come CNN, GNN o RNN, nel contesto dei calorimetri rappresenta un’innovazione significativa, con potenziali implicazioni sia in ambito scientifico sia in applicazioni pratiche. Inoltre, l’uso efficiente delle GPU NVIDIA CUDA garantisce la sostenibilità economica del progetto, riducendo i costi operativi associati all’analisi dei dati.