AI로 밝혀내는 암흑 물질: 대형 강입자 가속기에서의 새로운 연구
Seoul과학자들은 프랑스와 스위스의 경계에 위치한 대형 강입자 가속기(LHC)에서 우주의 신비를 탐구하고 있습니다. 그들은 지하 106미터 아래에서 양성자를 충돌시켜 빅뱅 직후의 조건을 모사합니다. 이들의 목표 중 하나는 우주 질량의 대부분을 차지하는 보이지 않는 형태의 물질인 암흑 물질을 이해하는 것입니다.
듀크 대학교의 아슈토시 코트왈과 같은 과학자들은 LHC에서의 충돌이 암흑 물질 입자를 만들어낼 수 있다고 생각합니다. 하지만 이러한 입자를 찾는 것은 매우 어렵습니다. 이 작업이 어렵지만 동시에 흥미로운 이유는 다음과 같습니다:
- 암흑 물질은 눈에 보이지 않으며 빛이나 방사선을 방출하지 않습니다.
- 일반적인 검출기들은 일반적인 입자들만 감지할 수 있습니다.
- 암흑 물질 입자는 "사라지는" 입자로 보일 수 있으며, 이는 갑자기 끝나는 흔적을 남깁니다.
- LHC는 초당 4천만 개의 입자 사진을 생성합니다.
- 이들 중 극소수만이 관련성이 있을 수 있습니다.
연구자들은 드문 사건을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 필요가 있습니다. 코트왈의 방법은 "트랙 트리거"라는 빠른 알고리즘을 사용하여 암흑 물질의 흔적일 수 있는 경로를 식별하는 데 도움을 줍니다. 이 알고리즘은 실리콘 칩에서 작동하며 데이터를 250나노초 이내에 처리하여 LHC에서의 고속 작업에 필수적입니다.
코트왈은 수년 동안 학부생들의 도움을 받아 이 시스템을 개선해 왔습니다. 그들은 이 알고리즘이 실리콘 칩에서 작동한다는 것을 증명했으며, 내년 여름까지 완전한 프로토타입을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 최종 장치는 약 2000개의 칩을 사용하여 LHC의 증가하는 입자 충돌 데이터를 관리할 것입니다.
코트왈의 연구는 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 만약 LHC가 암흑 물질 입자를 발견하게 된다면, 우리가 우주를 이해하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 암흑 물질은 은하와 별의 운동에 영향을 미치지만, 아직 이에 대해 잘 모릅니다. 이에 대한 더 많은 지식은 우주의 기본 구성 요소를 이해하는 데 도움을 주고 새로운 힘과 아직 발견되지 않은 입자를 포함한 물리학의 새로운 발견으로 이어질 수 있습니다.
입자 물리학에서 AI를 사용하는 것은 큰 진보를 의미합니다. 기존의 방법으로는 대형 강입자 충돌기(LHC)에서 나오는 방대한 데이터를 신속하게 처리할 수 없습니다. AI의 도입으로 Kotwal을 포함한 연구자들은 실험 물리학에서 새로운 진전을 이루고 있습니다.
LHC의 개선으로 더 많은 데이터가 생성될 것입니다. Kotwal의 장치를 사용하면 과학자들이 중요한 정보를 놓칠 가능성이 줄어듭니다. 암흑물질이 존재한다면, 과학자들은 이제 그것을 발견할 준비가 더 잘 되어 있습니다. 이는 우주를 이해하려는 노력에 새로운 시대를 여는 시작이 될 수 있습니다. AI와 입자 물리학의 협력은 과학 연구의 유망한 미래를 보여줍니다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-60319-9및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Ashutosh Vijay Kotwal, Hunter Kemeny, Zijie Yang, Jiqing Fan. A low-latency graph computer to identify metastable particles at the Large Hadron Collider for real-time analysis of potential dark matter signatures. Scientific Reports, 2024; 14 (1) DOI: 10.1038/s41598-024-60319-92024년 11월 20일 · 오후 12:56
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