粒子在加速器中碰撞產(chǎn)生大量次級粒子級聯(lián)。然后，處理從探測器傳來的信號的電子設(shè)備有不到一秒的時間來評估某個事件是否值得保存以供以后分析。在不久的將來，這項艱巨的任務(wù)可能會使用基于人工智能的算法來完成，該算法的開發(fā)涉及PAS核物理研究所的科學(xué)家。
電子學(xué)在核物理領(lǐng)域從來都不是一帆風(fēng)順的。大型強子對撞機(世界上最強大的加速器)發(fā)出的數(shù)據(jù)如此之多，以至于記錄所有數(shù)據(jù)從來都不是一種選擇。因此，處理來自探測器的信號波的系統(tǒng)專門負責(zé)遺忘——它們在不到一秒的時間內(nèi)重建次級粒子的軌跡，并評估剛剛觀察到的碰撞是否可以被忽略，或者是否值得保存以供進一步分析。然而，當(dāng)前重建粒子軌跡的方法很快將不再足夠。
位于波蘭克拉科夫的波蘭科學(xué)院核物理研究所 (IFJ PAN) 的科學(xué)家在《計算機科學(xué)》上發(fā)表的研究表明，使用人工智能構(gòu)建的工具可能是當(dāng)前粒子快速重建方法的有效替代方法曲目。它們的首次亮相可能會在未來兩到三年內(nèi)出現(xiàn)，可能是在支持尋找新物理的 MUonE 實驗中。
在現(xiàn)代高能物理實驗中，從碰撞點發(fā)散的粒子穿過探測器的連續(xù)層，在每一層中沉積一點能量。實際上，這意味著如果探測器由十層組成并且二次粒子穿過所有這些層，則必須基于十個點來重建其路徑。任務(wù)看似簡單。
“探測器內(nèi)部通常有一個磁場。帶電粒子在其中沿著曲線移動，這也是由它們激活的探測器元件(用我們的行話來說，我們稱之為撞擊)相對于彼此定位的方式，”解釋道Marcin Kucharczyk 教授(IFJ PAN)。
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