Att fånga skuggor: AI:s roll i jakten på den undflyende mörka materian

StockholmForskare arbetar vid Large Hadron Collider (LHC) på gränsen mellan Frankrike och Schweiz för att utforska universums mysterier. De befinner sig 350 fot under marken, där de får protoner att kollidera för att simulera förhållandena strax efter Big Bang. Ett av deras mål är att förstå mörk materia, en osynlig typ av materia som utgör större delen av universums massa.

Forskare som Ashutosh Kotwal från Duke University tror att kollisionerna vid LHC kan leda till skapandet av mörka materiepartiklar. Att upptäcka dessa partiklar är dock mycket svårt. Här är varför uppgiften är både utmanande och fascinerande:

• Mörk materia är osynlig och avger varken ljus eller strålning.
• Vanliga detektorer kan endast upptäcka vanliga partiklar.
• Partiklar av mörk materia kan framstå som "försvinnande" partiklar, vilka lämnar ett spår som avslutas tvärt.
• LHC producerar 40 miljoner partikelbilder per sekund.
• Bara en mycket liten del av dessa bilder kan vara av betydelse.

Forskare måste snabbt kunna gå igenom stora mängder data för att hitta sällsynta händelser. Kotwals metod använder en "track trigger," en snabb algoritm som identifierar spår som kan vara från mörk materia. Denna algoritm körs på ett kiselchip och bearbetar data på under 250 nanosekunder, vilket är avgörande för de högfartshanteringar som sker vid LHC.

Kotwal har under flera år förbättrat detta system med hjälp av studenter på grundnivå. De har visat att algoritmen fungerar på en kiselchip och siktar på att bygga en komplett prototyp till nästa sommar. Den slutliga enheten kommer att använda cirka 2000 chip för att hantera data från LHC när den ökar antalet partikelkollisioner.

Läs också:

21 november 2024 · 15:27

USA dominerar AI-innovation, lämnar Kina bakom i Stanford-rankning

Kotwals forskning kan ha stor betydelse. Om LHC kan upptäcka mörk materia, kan det förändra vår förståelse av universum. Mörk materia påverkar hur galaxer och stjärnor rör sig, men vi vet fortfarande inte mycket om den. Att lära sig mer kan hjälpa oss att förstå universums grundläggande delar och leda till nya upptäckter inom fysiken, inklusive nya krafter och partiklar som vi ännu inte känner till.

Användningen av AI inom partikelfysik representerar ett stort framsteg. Traditionella metoder kan inte hantera den enorma mängden data från LHC tillräckligt snabbt. Genom att integrera AI gör forskare som Kotwal nya framsteg inom experimentell fysik.

Förbättringar vid LHC innebär att mer data kommer att genereras. Med hjälp av Kotwals enhet har forskare en mindre risk att missa viktig information. Om mörk materia existerar är forskare nu bättre förberedda att hitta den. Detta kan inleda en ny era i våra ansträngningar att förstå universum. Samarbetskraften mellan AI och partikelfysik visar en lovande framtid för vetenskaplig forskning.