GRAIL – Deep Learning e GPU per l’analisi calorimetrica in astrofisica delle alte energie

GRAIL mira a rivoluzionare l’analisi dei dati in fisica delle particelle e astrofisica ad alte energie integrando reti neurali profonde con l’accelerazione su GPU. Il focus è sui dati dei calorimetri, dove una ricostruzione più precisa dell’energia e un’identificazione più affidabile delle particelle migliorano sensibilmente la qualità scientifica degli esperimenti e la lettura del cielo ad alta energia.

Il progetto intende superare i limiti dei metodi tradizionali nella misura di energia e nella ricostruzione degli eventi rivelati dai calorimetri e ottenere classificatori accurati e computazionalmente efficienti, spingendo l’ottimizzazione anche in scenari caratterizzati da risorse limitate come quelle a disposizione dei payload spaziali.

L’addestramento di modelli di Deep Learning richiede risorse non alla portata di workstation standard, a causa dei volumi di dati, dei tempi e della memoria necessari. Per questo, l’impiego di HPC diventa cruciale sia per la fase di training sia per la prototipazione di pipeline pronte all’uso su dati reali di apparati a terra e in orbita.

Il progetto ha condotto a una ottima classificazione delle particelle a partire da dati sintetici facendo ricorso a reti addestrate e ottimizzate su CUDA. Ha inoltre definito schemi di rappresentazione dei dati e strategie di training che mantengono l’accuratezza riducendo la complessità computazionale, dimostrando la possibilità di utilizza delle tecniche su dispositivi di dimensione ridotta.

I risultati ottenuti confermano la possibilità di estensione e validazione delle tecniche su dataset calorimetrici reali generati da facility sperimentali e missioni spaziali, di adozione di pipeline di riduzione dimensionale e classificazione anche in scenari industriali, con un impatto diretto in astrofisica spaziale dove i vincoli delle missioni richiedono modelli leggeri e robusti per flussi dati massivi.

Oltre a una migliore comprensione dell’Universo, GRAIL fornisce calcolo più efficiente per algoritmi AI, abilitando analisi tempestive e sostenibili. Il know-how su GPU, Future HPC e Machine Learning è trasferibile a domini che richiedono apprendimento profondo con vincoli di risorse e bassa latenza.