Învățarea Automată în Fizica Particulelor: Cum Algoritmii Inteligenți Susțin LHC să Descopere Acul în Carul cu Fân
La Large Hadron Collider (LHC), cel mai mare accelerator de particule din lume, au loc unele dintre cele mai complexe experimente științifice din istorie. Zeci de milioane de coliziuni de protoni pe secundă generează un volum imens de date, estimat la aproape un milion de gigaocteți pe secundă. Pentru a extrage informațiile cruciale din această avalanșă de date, fizicienii se bazează pe un partener din ce în ce mai avansat: inteligența artificială și algoritmii de învățare automată.
Avalanșe de date și cum le gestionăm
Chiar și după comprimare și selecție, datele acumulate într-o singură oră pot fi comparate cu volumul total de informații generat de platforme precum Facebook într-un an întreg. Această cantitate enormă de date provine din urmărirea particulelor subatomice create în coliziuni ce ating energii de până la 14 TeV — similare cu cele existente imediat după Big Bang.
Fără automatizare și algoritmi sofisticați, analiza acestor date ar fi o provocare imposibilă. Astfel, sistemele de trigger (declanșatoare) software și hardware joacă un rol esențial, selecționând în timp real doar datele relevante pentru păstrare și studiu. Totuși, chiar și după această filtrare, volumul rămas este gigantic, iar analiza sa necesită abordări inovative.
Inteligența artificială în îndeplinirea misiunilor științifice
Aici își găsește locul învățarea automată. Tehnologiile moderne permit crearea de algoritmi care învață din date să efectueze clasificări, să recunoască tipare și să facă predicții autonom. Spre deosebire de algoritmii tradiționali — care sunt proiectați pentru scopuri definite foarte clar — algoritmii de învățare automată pot descoperi relații subtile și nestructurate între variabile. Astfel, ajută echipele de cercetare să economisească mii de ore de muncă.
De exemplu, în cadrul experimentului NOvA, fizicianul Alexander Radovic evidențiază beneficiile învățării automate în a extrage structuri complexe din scenarii aparent haotice. NOvA analizează oscilațiile neutrinilor — transformările enigmatice ale acestor particule greu detectabile — pentru a descoperi mai multe despre materia întunecată.
LHC – o fabrică de fizică la scară colossală
Large Hadron Collider este situat într-un tunel circular de 27 km, aflat la zeci de metri sub pământ. Magneți imensi — peste 1600 de magneți supraconductori — asigură traiectoriile controlate ale protonilor. În fiecare secundă, se înregistrează aproape un miliard de coliziuni, din care o parte infimă duc la descoperiri rare, cum ar fi bosonul Higgs, a cărui identificare necesită detectarea unuia din câteva miliarde de evenimente.
Pentru a analiza acest fenomen, detectoarele colosale ATLAS și CMS, fiecare dotat cu sute de milioane de senzori, captează particulele rezultate din coliziuni, generând date ce trebuie reunite, procesate și interpretate. Fără învățarea automată, diferențierea între semnăturile electronilor, fotonilor sau cuarc-urilor ar fi imposibil de realizat la o scară umană.
RNN și identificarea jeturilor de particule
Un proces complex, extrem de important în experimentele de la LHC, este recunoașterea jeturilor — “urma” lăsată de cuarcuri în ciocnirile de înaltă energie. Cuarcurile se dezintegrează rapid și emit particule colimate înainte de a se combina cu alte particule. Pentru a distinge un jet provenit de la un cuarc în raport cu celelalte, cercetătorii recurg la Rețele Neurale Recurrence (RNN).
