Nouvel algorithme pour reconstruire les particules au Grand collisionneur de hadrons —
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Une équipe de chercheurs du CERN, du Massachusetts Institute of Technology et de l’Université du Staffordshire a mis en œuvre un algorithme révolutionnaire pour reconstruire les particules au Large Hadron Collider.
Le Grand collisionneur de hadrons (LHC) est l’accélérateur de particules le plus puissant jamais construit. Il se trouve dans un tunnel à 100 mètres sous terre au CERN, l’Organisation européenne pour la recherche nucléaire, près de Genève en Suisse. C’est le site d’expériences de longue durée qui permettent aux physiciens du monde entier d’en savoir plus sur la nature de l’Univers.
Le projet fait partie de l’expérience Compact Muon Solenoid (CMS) – l’une des sept expériences installées qui utilise des détecteurs pour analyser les particules produites par les collisions dans l’accélérateur.
Le sujet d’un nouvel article académique Reconstruction de particules multiples de bout en bout dans des calorimètres d’imagerie à haute occupation avec des réseaux de neurones à graphes publié dans Revue Physique Européenne C, le projet a été réalisé avant la mise à niveau à haute luminosité du Large Hadron Collider. Le projet High Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) vise à augmenter les performances du LHC afin d’augmenter le potentiel de découvertes après 2029. Le HL-LHC augmentera le nombre d’interactions proton-proton lors d’un événement de 40 à 200.
Le professeur Raheel Nawaz, vice-chancelier professionnel pour la transformation numérique, à l’Université du Staffordshire, a supervisé la recherche. Il a expliqué : « Limiter l’augmentation de la consommation de ressources informatiques lors des grands empilements est une étape nécessaire pour le succès du programme de physique HL-LHC et nous préconisons l’utilisation de techniques modernes d’apprentissage automatique pour effectuer la reconstruction des particules comme solution possible à ce problème. .”
Il a ajouté: “Ce projet a été à la fois une joie et un privilège de travailler et est susceptible de dicter l’orientation future de la recherche sur la reconstruction des particules en utilisant une solution basée sur l’IA plus avancée.”
Le Dr Jan Kieseler du Département de physique expérimentale du CERN a ajouté : « Il s’agit de la première reconstruction en un seul coup d’environ 1 000 particules provenant de et dans un environnement difficile sans précédent avec 200 interactions simultanées à chaque collision proton-proton. les couches de réseau neuronal graphique (GravNet) et les méthodes de formation (Object Condensation), peuvent être étendues à des tâches aussi difficiles tout en restant dans les limites des ressources représente une étape importante vers la reconstruction future des particules.
Source de l’histoire :
Matériaux fourni par Université du Staffordshire. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
