Hoe los je een probleem als een proton op? Je verplettert het naar Smithereens – bouw het vervolgens samen met machinaal leren – Nieuwscentrum

Als lid van de H1 Collaboration – een internationale groep die nu 150 wetenschappers van 50 instituten en 15 landen omvat en gevestigd is in het nationale onderzoekscentrum DESY in Duitsland – heeft Nachman nieuwe algoritmen voor machine learning ontwikkeld om de analyse van verzamelde gegevens te versnellen decennia geleden door HERA, ’s werelds krachtigste elektron-proton-botser die van 1992 tot 2007 op DESY liep.

HERA – een ring met een omtrek van 4 mijl – werkte als een gigantische microscoop die zowel elektronen als protonen versnelde tot bijna de lichtsnelheid. De deeltjes botsten frontaal op elkaar, waardoor een proton in zijn samenstellende delen kon worden verspreid: quarks en gluonen.

Wetenschappers van HERA hebben metingen gedaan van het deeltjesafval dat uit deze elektron-protonbotsingen valt, wat natuurkundigen ‚diepe inelastische verstrooiing‘ noemen, door middel van geavanceerde camera’s die deeltjesdetectoren worden genoemd, waaronder de H1-detector.

Geheimen van de sterke kracht ontvouwen

De H1 stopte met het verzamelen van gegevens in 2007, het jaar waarin HERA werd ontmanteld. Vandaag analyseert de H1-samenwerking nog steeds de gegevens en publiceert de resultaten in wetenschappelijke tijdschriften.

Het kan een jaar of langer duren wanneer conventionele rekentechnieken worden gebruikt om hoeveelheden te meten die verband houden met de protonstructuur en de sterke kracht, zoals hoeveel deeltjes worden geproduceerd wanneer een proton in botsing komt met een elektron.

De HERA elektron-protonversneller versnelde zowel elektronen als protonen tot bijna de lichtsnelheid.  De deeltjes botsten frontaal op elkaar, waardoor een proton in zijn samenstellende delen kon worden verspreid: quarks (getoond als groene en paarse ballen in de bovenstaande afbeelding) en gluonen (geïllustreerd als zwarte spoelen).

De HERA elektron-protonversneller versnelde zowel elektronen als protonen tot bijna de lichtsnelheid. De deeltjes botsten frontaal op elkaar, waardoor een proton in zijn samenstellende delen kon worden verspreid: quarks (getoond als groene en paarse ballen in de bovenstaande afbeelding) en gluonen (geïllustreerd als zwarte spoelen). (Tegoed: DESY)

En als een onderzoeker een andere hoeveelheid wil onderzoeken, zoals hoe snel deeltjes vliegen in het kielzog van een quark-gluon-straalstroom, zouden ze het lange rekenproces helemaal opnieuw moeten beginnen en nog een jaar moeten wachten.

Een nieuwe machine learning tool genaamd OmniFold – die Nachman mede heeft ontwikkeld – kan tegelijkertijd veel hoeveelheden tegelijk meten, waardoor de hoeveelheid tijd die nodig is om een ​​analyse uit te voeren, wordt teruggebracht van jaren tot minuten.

OmniFold doet dit door neurale netwerken in één keer te gebruiken om computersimulaties te combineren met gegevens. (Een neuraal netwerk is een machine learning-tool die complexe gegevens verwerkt die wetenschappers onmogelijk handmatig kunnen doen.)

Nachman en zijn team pasten OmniFold voor het eerst toe op H1-experimentele gegevens in een juni-nummer van het tijdschrift Physical Review Letters en meer recentelijk op de 2022 Deep Inelastic Scattering (DIS) Conference.

Om OmniFold te ontwikkelen en de robuustheid ervan tegen H1-gegevens te testen, hebben Nachman en Vinicius Mikuni, een postdoctoraal onderzoeker in de groep Data and Analytics Services (DAS) van Berkeley Lab’s National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) en een NERSC Exascale Science Applications Program for Learning kerel, had een supercomputer nodig met veel krachtige GPU’s (grafische verwerkingseenheden), zei Nachman.

Toevallig was Perlmutter, een nieuwe supercomputer die is ontworpen om simulatie, data-analyse en kunstmatige intelligentie-experimenten te ondersteunen waarvoor meerdere GPU’s tegelijk nodig zijn, net in de zomer van 2021 geopend voor een „vroege wetenschappelijke fase“, waardoor wetenschappers het systeem konden testen op werkelijke datum. (De Perlmutter-supercomputer is genoemd naar de Berkeley Lab-kosmoloog en Nobelprijswinnaar Saul Perlmutter.)

“Omdat we met de Perlmutter-supercomputer 128 GPU’s tegelijk konden gebruiken, waren we in staat om alle stappen van de analyse, van gegevensverwerking tot het afleiden van de resultaten, in minder dan een week in plaats van maanden uit te voeren. Deze verbetering stelt ons in staat om de neurale netwerken die we hebben getraind snel te optimaliseren en een nauwkeuriger resultaat te bereiken voor de waarneembare objecten die we hebben gemeten”, zegt Mikuni, die ook lid is van de H1 Collaboration.

Een centrale taak bij deze metingen is het rekening houden met detectorvervormingen. De H1-detector houdt, als een waakzame bewaker bij de ingang van een uitverkochte concertarena, deeltjes in de gaten terwijl ze er doorheen vliegen. Een bron van meetfouten is bijvoorbeeld wanneer deeltjes rond de detector vliegen in plaats van erdoorheen, zoals een concertganger zonder kaartjes die over een ongecontroleerd hek springt in plaats van door de beveiligde poort te gaan.

Het was niet mogelijk om voor alle vervormingen tegelijk te corrigeren vanwege de beperkte rekenmethoden die destijds beschikbaar waren. „Ons begrip van subatomaire fysica en data-analysetechnieken is aanzienlijk verbeterd sinds 2007, en dus kunnen wetenschappers vandaag nieuwe inzichten gebruiken om de H1-gegevens te analyseren,“ zei Nachman.

Wetenschappers hebben tegenwoordig een hernieuwde interesse in HERA’s deeltjesexperimenten, omdat ze hopen de gegevens – en nauwkeurigere computersimulaties op basis van tools zoals OmniFold – te gebruiken om te helpen bij de analyse van resultaten van toekomstige elektron-protonexperimenten, zoals bij het Department of Energy’s volgende generatie Electron-Ion Collider (EIC). De EIC – die zal worden gebouwd in Brookhaven National Laboratory in samenwerking met Thomas Jefferson National Accelerator Facility – zal een krachtige en veelzijdige nieuwe machine zijn die in staat is om hoogenergetische bundels van gepolariseerde elektronen te laten botsen met een breed scala aan ionen (of geladen atomen) over vele energieën, waaronder gepolariseerde protonen en sommige gepolariseerde ionen.

„Het is opwindend om te bedenken dat onze methode op een dag wetenschappers zou kunnen helpen bij het beantwoorden van vragen die nog steeds bestaan ​​over de sterke kracht,“ zei Nachman. “Hoewel dit werk op korte termijn misschien niet tot praktische toepassingen leidt, is het begrijpen van de bouwstenen van de natuur de reden waarom we hier zijn – om de ultieme waarheid te zoeken. Dit zijn stappen om op het meest basale niveau te begrijpen waar alles van gemaakt is. Dat is wat mij drijft. Als we het onderzoek nu niet doen, zullen we nooit weten welke opwindende nieuwe technologische ontwikkelingen we zullen krijgen voor toekomstige samenlevingen.”

Naast Nachman en Mikuni zijn H1-teamleden bij Berkeley Lab onder meer Fernando Torales Acosta en Yao Xu van de afdeling Natuurkunde, en Peter Jacobs van de Afdeling Nucleaire Wetenschappen.

NERSC is een DOE Office of Science-gebruikersfaciliteit in Berkeley Lab.

Het werk werd ondersteund door het NERSC Exascale Science Applications Program, het Berkeley Lab Laboratory Directed Research and Development-programma en het DOE Office of Science.

###

Het Lawrence Berkeley National Laboratory en zijn wetenschappers, opgericht in 1931 in de overtuiging dat de grootste wetenschappelijke uitdagingen het beste kunnen worden aangepakt door teams, zijn bekroond met 16 Nobelprijzen. Tegenwoordig ontwikkelen onderzoekers van Berkeley Lab duurzame energie- en milieuoplossingen, creëren ze nuttige nieuwe materialen, verleggen ze de grenzen van de computer en onderzoeken ze de mysteries van het leven, de materie en het universum. Wetenschappers van over de hele wereld vertrouwen op de faciliteiten van het Lab voor hun eigen ontdekkingswetenschap. Berkeley Lab is een nationaal laboratorium met meerdere programma’s, beheerd door de University of California voor het Office of Science van het Amerikaanse ministerie van Energie.

DOE’s Office of Science is de grootste voorstander van fundamenteel onderzoek in de natuurwetenschappen in de Verenigde Staten en werkt aan het aanpakken van enkele van de meest urgente uitdagingen van onze tijd. Ga voor meer informatie naar energy.gov/science.

Kommentar verfassen

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert