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Intelligenza artificiale e struttura del protone

January 15, 2017
Authors: Prof. Stefano Forte, Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Milano

La conoscenza dettagliata della struttura del protone, codificata nelle cosiddette distribuzioni
partoniche (PDF) è un ingrediente essenziale per la fisica al grande acceleratore LHC del
CERN, ed una delle maggiori fonti di incertezza sia nella fisica del bosone di Higgs che nelle
ricerche di fisica al di là del modello standard. Dopo un'introduzione al problema generale
della determinazione delle PDF, discuto come, a partire dal 2005, la collaborazione NNPDF
abbia sviluppato ed utilizzato tecniche di intelligenza artificiale per affrontarlo e risolverlo.
Fornisco alcuni esempi significativi dei metodi di intelligenza artificiale che sono stati usati
con successo in questo contesto, e discuto i problemi attuali di frontiera che suggeriscono
che un apprroccio di "machine learning" sia necessario per andare oltre lo stato attuale della
conoscenza.

Referent: Alessandro Podestà

Poster: forte_4042