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.
