У Брукгейвенській національній лабораторії, що в Нью-Йорку, триває будівництво Electron-Ion Collider — першого у світі прискорювача частинок, в якому інноваційні технології штучного інтелекту й машинного навчання закладені в основу роботи як систем прискорення, так і детекторних комплексів.
Про це розповідає ProIT
Штучний інтелект у керуванні та аналізі даних
Electron-Ion Collider (EIC), розроблений у партнерстві Brookhaven та Національної лабораторії Томаса Джефферсона за підтримки Міністерства енергетики США, об’єднує понад 300 наукових організацій з різних країн. Вартість проєкту становить від $1,7 до $2,8 млрд, а старт роботи заплановано на середину 2030-х років.
Головною особливістю EIC є інтеграція систем машинного навчання, які відповідатимуть за стабілізацію пучків, оптимізацію роботи детекторів і оперативну обробку величезних обсягів даних. Установка фіксуватиме близько 500 тисяч зіткнень частинок щосекунди, а алгоритми штучного інтелекту будуть сортувати, фільтрувати й відновлювати інформацію про ці події в реальному часі.
“Дуже складно для людини постійно відстежувати всі ці налаштування та характеристики пучка”, — сказав Георг Гоффштеттер де Торкуат, професор Корнельського університету зі спільною посадою в Brookhaven.
Група EIC-BeamAI вже впровадила технології машинного навчання на експериментальному обладнанні — ці системи можуть підтримувати якість пучка на рівні досвідчених операторів. Алгоритми дозволяють автоматизувати моніторинг і корекцію стану прискорювача, а також створюють цифрового двійника колайдера, що дає змогу безпечно тестувати зміни та завчасно виявляти потенційні несправності.
Революція у створенні детекторів і обробці інформації
Проєкт AID2E, у якому беруть участь провідні дослідницькі центри, застосовує машинне навчання для оптимізації дизайну детекторів. Алгоритми прогнозують, як зміни конструкції впливають на розпізнавання частинок, що дозволяє ефективніше моделювати різноманітні конфігурації із суттєво нижчими затратами ресурсів.
Коли EIC розпочне роботу, його головна детекторна установка ePIC генеруватиме до 100 гігабіт даних щосекунди. Системи штучного інтелекту в реальному часі автоматично відокремлюватимуть корисний сигнал від фонових даних, а глибокі нейромережі реконструюватимуть події, перетворюючи слабкі сліди частинок на вимірювані параметри енергії та імпульсу.
Команда Brookhaven вже розробила алгоритм, здатний стискати дані зіткнень у великих обсягах без втрати критичної деталізації для фізичного аналізу. Новий підхід значно пришвидшує наукові відкриття.
Окрім технологічних інновацій, Electron-Ion Collider має на меті поглибити розуміння структури протонів і нейтронів на рівні глюонів і кварків. Зокрема, дослідники планують вивчати феномен насичення глюонної щільності (color glass condensate) та вперше точно виміряти, як внутрішні складові протона формують його спін — одну з найважливіших невирішених задач сучасної фізики частинок.