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家。
電子學在核物理領(lǐng)域從來都不是一帆風順的。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院核物理研究所 (IFJ PAN) 的科學家在《計算機科學》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)。
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，與本網(wǎng)站立場無關(guān)。財經(jīng)信息僅供讀者參考，并不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風險自擔。 如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！