Polowanie na ciemną materię: jak AI może pomóc w badaniach w Large Hadron Collider.

WarsawNaukowcy pracują w Wielkim Zderzaczu Hadronów (LHC) na granicy Francji i Szwajcarii, aby zgłębiać tajemnice wszechświata. Pracują na głębokości 350 stóp pod ziemią, gdzie powodują zderzenia protonów, aby symulować warunki zaraz po Wielkim Wybuchu. Jednym z ich celów jest zrozumienie ciemnej materii, niewidzialnego rodzaju materii, która stanowi większość masy wszechświata.

Naukowcy, w tym Ashutosh Kotwal z Uniwersytetu Duke, sądzą, że zderzenia w LHC mogą prowadzić do powstania cząstek ciemnej materii. Jednakże wykrycie tych cząstek jest bardzo trudne. Oto dlaczego to zadanie jest wymagające, ale również fascynujące:

Ciemna materia jest niewidzialna i nie emituje światła ani promieniowania. Zwykłe detektory są w stanie wykrywać tylko normalne cząstki. Cząstki ciemnej materii mogą wyglądać jak cząstki, które „znikają”, pozostawiając nagle zakończony ślad. Wielki Zderzacz Hadronów generuje 40 milionów ujęć cząstek na sekundę. Tylko niewielka część z tych ujęć może być istotna.

Naukowcy muszą szybko analizować ogromne ilości danych, aby znaleźć rzadkie zjawiska. Metoda Kotwala wykorzystuje "track trigger", szybki algorytm, który pomaga zidentyfikować ścieżki mogące pochodzić od ciemnej materii. Ten algorytm działa na chipie krzemowym i przetwarza dane w czasie krótszym niż 250 nanosekund, co jest kluczowe dla szybkich operacji w LHC.

Zobacz również:

21 listopada 2024 · 15:27

USA przodują w innowacjach AI, dystansując Chiny w rankingu Stanforda

Kotwal udoskonala ten system od lat, wspierany przez studentów studiów licencjackich. Wykazali oni, że algorytm działa na chipie krzemowym i dążą do zbudowania pełnego prototypu do następnego lata. Ostateczne urządzenie będzie wykorzystywać około 2000 chipów do zarządzania danymi z LHC, gdy intensyfikuje swoje zderzenia cząstek.

Badania Kotwala mogą mieć ogromny wpływ. Jeśli LHC będzie w stanie odnaleźć cząstki ciemnej materii, może to zrewolucjonizować naszą wiedzę o wszechświecie. Ciemna materia wpływa na ruch galaktyk i gwiazd, jednak wciąż niewiele o niej wiemy. Zgłębianie tej tajemnicy mogłoby pomóc nam zrozumieć podstawowe elementy wszechświata i doprowadzić do nowych odkryć w fizyce, w tym nowych sił i cząstek, o których jeszcze nie wiemy.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w fizyce cząstek to znaczący krok naprzód. Tradycyjne metody nie są w stanie wystarczająco szybko przetwarzać ogromnych ilości danych z LHC. Dzięki zastosowaniu AI, naukowcy tacy jak Kotwal osiągają nowe postępy w fizyce eksperymentalnej.

Usprawnienia w LHC oznaczają, że zostanie wygenerowane więcej danych. Dzięki urządzeniu Kotwala naukowcy mają mniejsze szanse na przeoczenie istotnych informacji. Jeśli ciemna materia istnieje, naukowcy są teraz lepiej przygotowani do jej odkrycia. Może to rozpocząć nowy etap w naszych staraniach o zrozumienie wszechświata. Współpraca między sztuczną inteligencją a fizyką cząstek pokazuje obiecującą przyszłość dla badań naukowych.