SPARCh – Accelerazione della simulazione dei fotoni Cherenkov per i rivelatori RICH

SPARCh affronta uno dei principali colli di bottiglia relativo all’utilizzo delle risorse computazionali nella fisica delle alte energie, rappresentato dalla simulazione e ricostruzione dei fotoni Cherenkov nei rivelatori del tipo Ring-Imaging Cherenkov (RICH), indispensabili per l’identificazione delle particelle in esperimenti attuali e futuri. Con il forte aumento dei dataset richiesti dalle prossime generazioni di esperimenti, l’approccio tradizionale alla simulazione ottica diventa troppo lento e dispendioso.

L’obiettivo centrale è ridurre drasticamente tempi e costi di simulazione, garantendo al contempo alta fedeltà fisica. SPARCh mira a rendere la simulazione ottica dei fotoni Cherenkov più rapida e scalabile, permettendo ai ricercatori di processare miliardi di eventi, ottimizzare il design dei futuri rivelatori e sostenere attività di ricostruzione in contesti sperimentali ad alto tasso di occupazione. Migliorare l’efficienza del software significa inoltre anche migliorare sostenibilità energetica e uso delle risorse pubbliche.

Il tracciamento dei fotoni Cherenkov rappresenta una parte molto rilevante del costo computazionale negli esperimenti attuali. La quantità di dati da simulare aumenterà significativamente nelle future fasi del CERN, rendendo insostenibile l’approccio classico. Questo comprometterebbe la capacità degli esperimenti di produrre dataset sufficienti per misure di precisione e ricerca di segnali rari. È quindi essenziale disporre di strumenti software più veloci, scalabili ed efficienti, capaci di integrare tecnologie moderne come GPU e sistemi di Machine Learning e Deep Learning.

Il tracciamento dei fotoni Cherenkov rappresenta una parte molto rilevante del costo computazionale negli esperimenti attuali. La quantità di dati da simulare aumenterà significativamente nelle future fasi del CERN, rendendo insostenibile l’approccio classico. Questo comprometterebbe la capacità degli esperimenti di produrre dataset sufficienti per misure di precisione e ricerca di segnali rari. È quindi essenziale disporre di strumenti software più veloci, scalabili ed efficienti, capaci di integrare tecnologie moderne come GPU e sistemi di Machine Learning e Deep Learning.

Le tecnologie sviluppate migliorano l’efficienza dei grandi centri di calcolo, riducono consumi energetici e costi operativi e ottimizzano l’uso delle risorse pubbliche destinate alla ricerca. SPARCh aumenta inoltre la capacità del Paese di contribuire a grandi collaborazioni internazionali, rafforzando competenze nazionali in HPC, GPU computing e intelligenza artificiale applicata alla fisica sperimentale. Migliorare qualità e velocità della simulazione significa anche accelerare scoperte scientifiche e innovazioni tecnologiche future.

I risultati sono immediatamente applicabili ai rivelatori RICH negli esperimenti di fisica delle particelle, ma i metodi sviluppatisono replicabili in contesti che richiedono simulazione rapida e ricostruzione complessa: imaging medico, ottica computazionale, geometrie complesse per automotive e aerospace, analisi di grandi volumi di dati scientifici. Inoltre, il design modulare facilita il riuso da parte di università, centri di ricerca e nuove collaborazioni sperimentali.