KI könnte die Forschung in der Teilchenphysik revolutionieren: Dieses erwartete Experiment
Die Forscher deuten darauf hin, dass KI bald die aktuellen Methoden zur Rekonstruktion der Trajektorien sekundärer Partikel, die bei Kollisionen in Beschleunigern wie dem Großen Hadronen-Speicherring (LHC) entstehen, ersetzen könnte.
Das Prinzip der Trajektorienrekonstruktion sekundärer Partikel basierend auf den bei Kollisionen innerhalb des MUonE-Detektors registrierten Einschlägen. Die aufeinanderfolgenden Ziele sind in Gelb und die Siliziumdetektorschichten in Blau markiert.
Kredit: IFJ PAN
In Hochenergiephysik-Experimenten ist der Prozess der Trajektorienrekonstruktion sekundärer Partikel kompliziert, insbesondere aufgrund des in den Detektoren vorhandenen Magnetfelds, das geladene Partikel ablenkt. Die klassischen Methoden haben Schwierigkeiten, mit der erwarteten Zunahme der Kollisionsenergie und der Anzahl erzeugter Sekundärpartikel Schritt zu halten. KI, mit ihrer Fähigkeit, schnell universelle Muster zu erkennen, könnte eine effiziente Lösung bieten.
Das Team des IFJ PAN hat eine KI in Form eines tiefen neuronalen Netzes entwickelt, bestehend aus fünf Schichten und zwei Millionen anpassbaren Parametern, trainiert mit 40 000 simulierten Teilchenkollisionen. Diese KI hat gelernt, die Trajektorien der Partikel präzise zu rekonstruieren, ein bedeutender Fortschritt für die Detektionstechniken.
Das Experiment MUonE, das am CERN beginnen soll, wird für diese KI eine Gelegenheit darstellen, ihre Effizienz in einem realen Kontext zu beweisen. MUonE konzentriert sich auf eine beobachtete Anomalie im magnetischen Moment der Myonen, die auf die Existenz bisher unbekannter physikalischer Phänomene hindeuten könnte. Der Einsatz von KI in dieser Experiment könnte die Genauigkeit der Vorhersagen des Standardmodells erhöhen und so potenziell zu einer großen Entdeckung in der Teilchenphysik beitragen.
Die KI könnte somit den Beginn einer neuen Ära in den Detektionstechniken für Partikel markieren, mit ihrer erwarteten Implementierung im MUonE-Experiment im nächsten Jahr und einer geplanten Zielphase für 2027.