La necessità di ricostruire la direzione e di misurare la quantità di moto di particelle cariche provenienti da interazioni adroniche di altissima intensità, richiede necessariamente l'uso di tecniche innovative di ricostruzione.
Si propone uno studio di fattibilità dell'applicazione di alcune tecniche innovative ad un caso specifico, quello della ricostruzione dei muoni nella parte in avanti dello spettrometro dell'esperimento ATLAS, in corso di svolgimento presso il collisero LHC al CERN di Ginevra. Attualmente è in corso la sostituzione di una delle stazioni di rivelazione dello spettrometro con una stazione completamente nuova e caratterizzata da una maggiore capacità di operazione in una situazione di alta intensità di particelle. Il nuovo rivelatore comprende in particolare le cosiddette camera Micromegas che sono state in parte costruite presso il Dipartimento di Fisica di Sapienza.
Al momento sono disponibili sia dati di simulazione del comportamento delle camere nell'esperimento, sia dati ottenuti esponendo le camere a fasci di particelle di test.
Si intende in primo luogo confrontare i dati della simulazione con il comportamento delle camere su fasci di particelle. In seguito si vuole applicare tecniche di ricostruzione basate su reti neurali e più in generale su tecniche di Machine Learning e studiare le prestazione di queste tecniche in termini di efficienza del rivelatore e di risoluzione nella ricostruzione della traccia.
Il successo del progetto richiede che possano incontrarsi diverse competenze: le competenze dei costruttori delle camere che garantiscono una conoscenza approfondita della struttura del rivelatore, quelle di coloro che hanno studiato il comportamento su fasci di particelle dei primi prototipi di Micromegas e infine le competenze di coloro che studiano il tracciamento delle particelle all'interno dell'esperimento ATLAS anche su altri tipi di rivelatori.
Questo progetto è pensato proprio come possibilità di effettuare avanzamenti consistenti nelle conoscenze nel settore favorendo la collaborazione tra le competenze sopra descritte. Questo incontro di competenze costituisce un aspetto decisamente innovativo. Ed è garantito dal fatto che tra i proponenti vi sono infatti costruttori di camere, esperti di analisi dei dati dei test su fascio, e infine esperti di software di simulazione e ricostruzione all'interno dell'esperimento ATLAS. Questa presenza multidisciplinare garantisce una definizione di metodi concretamente legati al funzionamento del rivelatore e ai suoi limiti e tecnicamente applicabili alla ricostruzione nell'esperimento.
L'uso di tecniche avanzate di analisi dati quali sono appunto le tecniche di Machine Learning è un secondo aspetto di innovatività. Si tratta di tecniche ormai largamente usate nel campo della fisica delle particelle, ma ancora scarsamente usate nei processi di ricostruzione di tracce nei rivelatori. D'altra parte l'idea di base di questi metodi consiste nel massimizzare il potere discriminante di un rivelatore utilizzando la meglio tutte le informazioni che esso fornisce. Risulta quindi di estremo interesse valutare l'applicabilità di tale metodo in un esempio concreto di rivelatore.
Nel quadro del progetto Micromegas non è stato ancora realizzato uno studio sufficientemente accurato dell'impatto che l'irraggiamento del muone ha sulla sua efficienza di ricostruzione. Prima di raggiungere le camere infatti, ogni muone proveniente dalla regione di interazione attraversa un rilevante strato di materiale e dunque con elevata probabilità può dar luogo a radiazione di frenamento che a sua volta darà origine a sciami elettromagnetici che accompagnano la traccia primaria. Si tratta di un problema che deve essere affrontato soprattutto al fine di capire se è necessario modificare le tecniche software di ricostruzione. Anche questo costituisce un punto di innovatività del progetto per il quale i partecipanti garantiscono una competenza decisamente adeguata.
All'interno della scala temporale proposta (24 mesi) avrà luogo l'installazione di tutto o di parte del nuovo rivelatore in costruzione. Quindi ci sarà la fase del cosiddetto commissioning e quindi si potranno acquisire i primi dati completi del nuovo rivelatore durante la presa dati dell'esperimento. Questo permetterà di validare direttamente sul campo le tecniche sviluppate.