Chasse aux ombres : l'IA au service de la quête de la matière noire

ParisDes scientifiques travaillent au Grand collisionneur de hadrons (LHC) à la frontière franco-suisse pour percer les mystères de l'univers. À 100 mètres sous terre, ils font entrer en collision des protons afin de recréer les conditions juste après le Big Bang. L'un de leurs objectifs est de comprendre la matière noire, un type de matière invisible qui constitue la majeure partie de la masse de l'univers.

Des scientifiques comme Ashutosh Kotwal de l'Université Duke pensent que les collisions au LHC pourraient générer des particules de matière noire. Cependant, détecter ces particules est très difficile. Voici pourquoi cette tâche est à la fois ardue et fascinante :

• La matière noire est invisible et ne produit ni lumière ni radiation.
• Les détecteurs conventionnels ne peuvent voir que des particules ordinaires.
• Les particules de matière noire peuvent se manifester par des traces qui s'interrompent brusquement, comme si elles "disparaissaient".
• Le LHC crée 40 millions de clichés de particules par seconde.
• Seule une infime partie de ces clichés peut être pertinente.

Les chercheurs doivent analyser rapidement de vastes ensembles de données pour détecter des événements rares. La méthode de Kotwal utilise un "déclencheur de trace", un algorithme rapide qui aide à identifier des trajectoires pouvant provenir de la matière noire. Cet algorithme fonctionne sur une puce en silicium et traite les données en moins de 250 nanosecondes, ce qui est crucial pour les opérations à grande vitesse du LHC.

Kotwal perfectionne ce système avec l'aide d'étudiants de premier cycle depuis des années. Ils ont démontré l'efficacité de l'algorithme sur une puce en silicium et prévoient de construire un prototype complet d'ici l'été prochain. Le dispositif final utilisera environ 2000 puces pour gérer les données du LHC lors de l'augmentation des collisions de particules.

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Les recherches de Kotwal pourraient avoir un énorme impact. Si le LHC parvient à détecter des particules de matière noire, cela pourrait transformer notre compréhension de l'univers. La matière noire influence les mouvements des galaxies et des étoiles, mais reste encore largement inconnue. En apprendre davantage pourrait nous aider à comprendre les constituants fondamentaux de l'univers et mener à de nouvelles découvertes en physique, y compris des forces et des particules encore inexplorées.

L'intégration de l'IA en physique des particules marque une avancée majeure. Les anciennes méthodes ne peuvent pas traiter rapidement les énormes volumes de données provenant du LHC. Grâce à l'IA, des chercheurs comme Kotwal réalisent de nouveaux progrès en physique expérimentale.

Les améliorations apportées au LHC vont générer davantage de données. Grâce à l'appareil de Kotwal, les scientifiques sont moins susceptibles de manquer des informations cruciales. Si la matière noire existe, les chercheurs sont maintenant mieux équipés pour la détecter. Cela pourrait marquer un nouveau chapitre dans nos efforts pour comprendre l'univers. La collaboration entre l'intelligence artificielle et la physique des particules promet un avenir prometteur pour la recherche scientifique.