Na przełomie nowej ery naukowej, gdzie granice możliwego są przekraczane każdego dnia, fizyka wysokich energii (HEP) łączy się z zaawansowanym uczeniem maszynowym. Ta innowacyjna synteza otwiera przed nami niewyobrażalnie drobny świat cząstek subatomowych, obiecując rewolucję w naszym rozumieniu fundamentalnych praw natury. W centrum tej naukowej rewolucji znajduje się Wielki Zderzacz Hadronów (LHC), gdzie cząstki zderzają się z ogromną energią, odtwarzając warunki podobne do tych tuż po Wielkim Wybuchu. Te kolosalne maszyny zostały zaprojektowane tak, aby symulować warunki panujące zaledwie kilka chwil po Wielkim Wybuchu, zderzając ze sobą cząstki subatomowe z prędkością bliską prędkości światła. To gwałtowne zderzenie generuje lawinę danych, rejestrując ulotny, skomplikowany taniec interakcji cząstek. Jednak wraz z ogromem danych pojawia się ogromna złożoność, a tradycyjne metody przesiewania tego kosmicznego stogu siana w poszukiwaniu przysłowiowych igieł okazują się przytłaczające.
W odpowiedzi społeczność naukowa zwraca się do głębokich sieci neuronowych (DNN) – wyrafinowanych algorytmów zdolnych do przetwarzania tych ogromnych zbiorów danych. W IFJ PAN w Krakowie, polscy naukowcy wykorzystują DNN do rekonstruowania torów cząstek wtórnych z dużą precyzją, co jest krokiem naprzód dla technik detekcyjnych.
Badania Polaków w „Computer Science”
W ciągu ostatnich dziesięcioleci nastąpił znaczący rozwój w dziedzinie eksperymentów fizyki wysokich energii (HEP), w tym technologii obliczeniowych
– fragment artykułu „MACHINE LEARNING BASED EVENT RECONSTRUCTION FOR THE MUONE EXPERIMENT” [1].
Doskonałym przykładem innowacyjnego podejścia w fizyce cząstek jest projekt MUonE, który bada anomalny moment magnetyczny mionu, cięższego kuzyna elektronu. Cel ten, mogący potencjalnie odkryć nową fizykę, stanowi wyzwanie dla naszych obecnych modeli teoretycznych. W tym kontekście kluczowe staje się wykorzystanie metod opartych na uczeniu maszynowym, szczególnie w precyzyjnym śledzeniu trajektorii mionów i punktów ich interakcji w trójwymiarowej przestrzeni. Eksperyment wykorzystuje sieci głębokich sieci neuronowych (DNN), trenowane na symulowanych danych zderzeniowych, skracając czas potrzebny na rozpoznawanie wzorców i zwiększając precyzję analiz.
W naszym artykule pokazujemy, że głęboka sieć neuronowa wyuczona na odpowiednio przygotowanej bazie danych jest w stanie rekonstruować tory cząstek wtórnych równie dokładnie jak klasyczne algorytmy. To wynik o dużej wadze dla rozwoju technik detekcyjnych. O ile bowiem uczenie głębokiej sieci neuronowej jest procesem długotrwałym i obliczeniowo bardzo wymagającym, o tyle wytrenowana sieć reaguje już błyskawicznie. Skoro więc robi to jeszcze z zadowalającą precyzją, możemy z optymizmem myśleć o jej użyciu w przypadku rzeczywistych zderzeń
– prof. Kucharczyk, w rozmowie dla Polskiej Akademii Nauk [2].
To podejście ma znaczenie wykraczające poza projekt MUonE. DNN, wykazując swoją sprawność w obszarze fizyki cząstek, stają się standardowym narzędziem w fizyce wysokich energii. Przyszłe eksperymenty, wymagające przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i wysokiej precyzji, będą prawdopodobnie opierać się na zaawansowanych technikach uczenia maszynowego. To połączenie fizyki i sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości w zrozumieniu fundamentalnych cząstek i sił wszechświata oraz stanowi przykład symbiotycznego związku między nauką a technologią.
IFJ PAN jest w centrum prac nad innowacyjną, głęboką siecią neuronową, która dzięki milionom parametrów konfiguracyjnych pozwala na precyzyjną analizę danych. Sieć, wytrenowana na symulowanych zderzeniach cząstek, efektywnie rozpoznaje i rekonstruuje tory cząstek wtórnych, otwierając nowe horyzonty w przetwarzaniu danych w fizyce jądrowej.
Wyniki algorytmu opartego na DNN są porównywalne z klasyczną rekonstrukcją, co znacznie skraca czas wykonania fazy rozpoznawania wzorca
– fragment artykułu „MACHINE LEARNING BASED EVENT RECONSTRUCTION FOR THE MUONE EXPERIMENT”.
Sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę w eksperymencie MUonE przyczyniając się do zwiększenia precyzji pomiarów i udoskonalenia teoretycznych modeli fizyki. To z kolei umożliwi głębsze zrozumienie fizyki cząstek, zwłaszcza w kontekście Modelu Standardowego. Badania przeprowadzone w amerykańskim Fermilab wykazały, że tzw. anomalny moment magnetyczny mionów odbiega od przewidywań tego modelu, osiągając znaczącość 4,2 odchyleń standardowych (sigma). W dziedzinie fizyki zazwyczaj dopiero wartość powyżej 5 sigma, co odpowiada 99,99995% pewności, jest uznawana za wystarczającą do ogłoszenia odkrycia [2]. Sukces w eksperymencie MUonE może nie tylko potwierdzić skuteczność zastosowania sztucznej inteligencji w analizie zderzeń cząstek, ale również otworzyć nowe drogi w poszukiwaniu nowej fizyki.
Prototyp algorytmu opartego na DNN do trójwymiarowej rekonstrukcji toru w eksperymencie MUonE okazał się konkurencyjny w stosunku do klasycznych zadań rekonstrukcji toru pod względem jakości i potencjalnych korzyści w zakresie wydajności
– fragment artykułu „MACHINE LEARNING BASED EVENT RECONSTRUCTION FOR THE MUONE EXPERIMENT”.
Wkład krakowskich naukowców do fizyki jądrowej może zrewolucjonizować sposób, w jaki analizujemy zderzenia cząstek na największą skalę. Sztuczna inteligencja, z jej zdolnością do szybkiego i skutecznego przetwarzania ogromnych ilości danych, staje się kluczowym narzędziem w poszukiwaniu odpowiedzi na najbardziej złożone pytania nauki. Eksperyment MUonE w CERN będzie ostatecznym testem dla tej nowatorskiej technologii, a jego sukces może otworzyć nową erę w detekcji cząstek i fizyce jądrowej.
Fot. Pixabay
Bibliografia:
[1] Zdybal, M., Kucharczyk, M., & Wolter, M. (2024). Machine Learning Based Event Reconstruction for the MUONE Experiment. Computer Science, 25(1). https://doi.org/10.7494/csci.2024.25.1.5690
[2] Sztuczna inteligencja zrekonstruuje drogi cząstek prowadzące ku nowejfizyce, https://pan.pl/sztuczna-inteligencja-zrekonstruuje-drogi-czastek-prowadzace-ku-nowejfizyce/
Zuzanna Czernicka
