Inteligența Artificială în serviciul Fizicii Particulelor: Cum Machine Learning-ul contribuie la gestionarea enormului volum de date provenite de la LHC
La intersecția dintre fizica fundamentală și tehnologiile avansate, experimentele efectuate la Large Hadron Collider (LHC) generează un volum de date care este pur și simplu imposibil de gestionat: în jur de un milion de gigaocteți (sau un exabyte) de informații pe secundă. Această cantitate vastă de date complică analiza fiecărui incident de coliziune, dar cercetătorii au descoperit un partener neprețuit: inteligența artificială (IA), în special machine learning (ML) și deep learning.
Imensitatea datelor și selecția lor inteligentă
Coliziunile de particule realizate în cadrul experimentelor LHC — cele mai intense din lume — generează milioane de evenimente pe secundă, din care doar o fracțiune sunt relevante pentru cercetări precum căutarea bosonului Higgs, misterul materiei întunecate sau comportamentul quarcurilor. Datorită imposibilității de a stoca toate aceste evenimente, cercetătorii utilizează sisteme inteligente de filtrare numite “triggere” care decid ce informații merită să fie salvate.
Aceste triggere devin din ce în ce mai des bazate pe algoritmi de ML. De exemplu, în experimentul LHCb, algoritmii de machine learning contribuie cu peste 70% din deciziile de filtrare a datelor, conform cercetătorului Mike Williams (MIT). Dar rolul acestor algoritmi nu se limitează doar la asta — ei sunt, de asemenea, utilizați pentru identificarea particulelor, clasificarea evenimentelor și recunoașterea modelelor în seturi de date masive.
Large Hadron Collider: cea mai mare mașină construită de om pentru a explora misterele Universului
Situat la limita franco-elvețiană, LHC constituie un ring subteran cu o lungime de 27 km, unde fascicule de protoni sunt accelerate aproape de viteza luminii. Câmpuri magnetice extrem de puternice dirijează aceste particule, iar ciocnirile rezultante ating energii de până la 14 teraelectronvolți (TeV). Atunci când doi protoni se ciocnesc, se creează adesea sute de particule elementare, care trebuie studiate, înregistrate și înțelese.
Detectorii LHC precum ATLAS și CMS sunt echipați cu sute de milioane de senzori capabili să înregistreze traiectoriile și energia acestor particule, generând volume uriașe de date în fiecare secundă. Investigarea quarcurilor, radierea lor în jeturi de particule și semnele distincte ale dezintegrării bosonului Higgs reprezintă unele dintre cele mai dificile sarcini de analiză, care pot fi semnificativ optimizate cu ajutorul IA.
Machine Learning și recunoașterea modelelor în datele complexe
Algoritmii de ML joacă un rol crucial în cartografierea relațiilor complexe dintre semnalele înregistrate și particulele pe care le reprezintă. Michael Kagan, de la SLAC National Accelerator Laboratory, subliniază importanța înțelegerii semnalelor colectate de milioanele de senzori și modul în care acestea pot indica dacă o particulă detectată este, de exemplu, un electron sau un foton.
Studii cum ar fi NOvA sau MicroBooNE, care cercetează neutrinii — particule extrem de greu de detectat — aplică algoritmi avansați de rețele neuronale, ce analizează efectele coliziunilor și urmăresc semnăturile lăsate de aceste particule elusive în detector.
Deep Learning și Rețele Neuronale Recurente – învățarea profundă în universul microscopic
Progresele recente în deep learning, o ramură specializată a ML-ului
