Inteligența artificială (AI) este un instrument foarte puternic pe care fizicienii îl folosesc deja. La începutul lunii decembrie a anului trecut, am avut ocazia de a-i lua un interviu lui Santiago Folgueras, un tânăr fizician de particule care studiază la Universitatea din Oviedo, la Universitatea Purdue, Indiana (SUA) și la CERN (Elveția). Santiago a câștigat o bursă de 1,5 milioane de euro din partea Consiliului European pentru Cercetare pentru a conduce INTREPID.
Publicitate
Acest proiect ambițios, cu o durată de cel puțin cinci ani, vizează utilizarea inteligenței artificiale și a hărților programabile de ultimă generație pentru a îmbunătăți sistemul de filtrare al experimentului CMS de la CERN. Din punct de vedere tehnologic, Santiago și echipa sa doresc să testeze noi hărți cu noduri de inteligență artificială încorporate, pe care le pot folosi pentru a deduce rețele neuronale în cadrul hărții în sine. Acest lucru sună interesant.
Vor exista 40 de milioane de coliziuni pe secundă la LHC de înaltă luminozitate, iar acest lucru generează o cantitate uriașă de informații care nu pot fi stocate nicăieri. Din acest motiv, este necesar să se dezvolte un sistem care să poată analiza datele în timp real și să ia o decizie cu privire la coliziunea care tocmai a avut loc. Decizia finală este dacă trebuie păstrate aceste informații sau aruncate. Acesta este obiectivul proiectului INTREPID.
Inteligența artificială face deja diferența la CERN
După cum tocmai am văzut, sistemul INTREPID la care lucrează Santiago Folgueras utilizează inteligența artificială pentru a determina în timp real dacă o coliziune îndeplinește condițiile necesare pentru a putea fi stocată și analizată ulterior. La CERN, însă, inteligența artificială este folosită și în alte scopuri în afară de acest ingenios sistem de filtrare în timp real. Experimentele ATLAS și CMS folosesc deja tehnici avansate de învățare automată pentru a identifica noi fenomene fizice.
Fizicienii de la CERN se confruntă cu o provocare titanică, care constă, în esență, în a căuta miliarde de coliziuni fără a ști exact ce caută. Până acum au încercat să identifice anomalii , dar este ca și cum ar căuta un ac în carul cu fân din cauza cantității uriașe de informații obținute de la experimentele ATLAS și CMS. În aceste condiții, soluția pe care au ales-o cercetătorii din acest laborator este de a lăsa IA să facă o mare parte din această muncă de analiză și selecție.
