В Брукхейвенской национальной лаборатории, что в Нью-Йорке, продолжается строительство Electron-Ion Collider — первого в мире ускорителя частиц, в котором инновационные технологии искусственного интеллекта и машинного обучения заложены в основу работы как систем ускорения, так и детекторных комплексов.
Об этом сообщает ProIT
Искусственный интеллект в управлении и анализе данных
Electron-Ion Collider (EIC), разработанный в партнерстве Brookhaven и Национальной лаборатории Томаса Джефферсона при поддержке Министерства энергетики США, объединяет более 300 научных организаций из разных стран. Стоимость проекта составляет от $1,7 до $2,8 млрд, а старт работы запланирован на середину 2030-х годов.
Главной особенностью EIC является интеграция систем машинного обучения, которые будут отвечать за стабилизацию пучков, оптимизацию работы детекторов и оперативную обработку огромных объемов данных. Установка будет фиксировать около 500 тысяч столкновений частиц каждую секунду, а алгоритмы искусственного интеллекта будут сортировать, фильтровать и восстанавливать информацию о этих событиях в реальном времени.
“Очень сложно для человека постоянно отслеживать все эти настройки и характеристики пучка”, — сказал Георг Гоффштеттер де Торкуат, профессор Корнельского университета со совместной должностью в Brookhaven.
Группа EIC-BeamAI уже внедрила технологии машинного обучения на экспериментальном оборудовании — эти системы могут поддерживать качество пучка на уровне опытных операторов. Алгоритмы позволяют автоматизировать мониторинг и коррекцию состояния ускорителя, а также создают цифрового двойника коллайдера, что дает возможность безопасно тестировать изменения и заранее выявлять потенциальные неисправности.
Революция в создании детекторов и обработке информации
Проект AID2E, в котором участвуют ведущие исследовательские центры, применяет машинное обучение для оптимизации дизайна детекторов. Алгоритмы прогнозируют, как изменения конструкции влияют на распознавание частиц, что позволяет эффективнее моделировать различные конфигурации с существенно меньшими затратами ресурсов.
Когда EIC начнет работу, его главная детекторная установка ePIC будет генерировать до 100 гигабит данных каждую секунду. Системы искусственного интеллекта в реальном времени автоматически отделяют полезный сигнал от фоновых данных, а глубокие нейросети реконструируют события, преобразуя слабые следы частиц в измеряемые параметры энергии и импульса.
Команда Brookhaven уже разработала алгоритм, способный сжимать данные столкновений в больших объемах без потери критической детализации для физического анализа. Новый подход значительно ускоряет научные открытия.
Помимо технологических инноваций, Electron-Ion Collider нацелен на углубление понимания структуры протонов и нейтронов на уровне глюонов и кварков. В частности, исследователи планируют изучать феномен насыщения глюонной плотности (color glass condensate) и впервые точно измерить, как внутренние составляющие протона формируют его спин — одну из самых важных нерешенных задач современной физики частиц.