物理学家借助人工智能重构粒子对撞路径

欧洲粒子物理研究所的CMS测试中使用的像素探测器可以记录碰撞产生的粒子。资料来源:欧洲粒子物理研究所

使用世界领先的原子加速器进行研究的物理学家正在寻求帮助。未来10年，他们计划在大型强子对撞机(LHC)上产生20多倍的粒子碰撞，但现有的探测器系统无法满足这一需求。为此，一个LHC物理学家团队与计算机科学家展开了一场竞赛，以刺激人工智能技术的发展。这些技术可以快速分类碰撞碎片。研究人员希望他们能帮助实现实验的最终目标，即揭示关于自然规律的基本见解。

LHC位于——欧洲粒子物理研究所，瑞士日内瓦附近的欧洲粒子物理实验室。在LHC，两个质子在机器的每个探测器内以每秒4000万次的速度迎面相撞。每次质子碰撞都会产生数千个新粒子。数以百万计的硅传感器像洋葱层一样排列，每次粒子穿过它们就会发光，从而产生一个像素的信息。只有当碰撞产生可能引起兴趣的副产品时，才会被记录下来。当它们满足条件时，探测器将拍摄可能包含数十万像素的快照。照片的内容是多达20对不同质子的堆积。

在下一张照片之前，LHC的计算机将从这场混乱中实时重建数万条路径。"这个游戏的名字是有线绘画."加州理工学院的物理学家、在LHC操作CMS探测器的合作小组成员让-罗奇·维里马特说。

在未来的计划升级后，每张快照预计将包括200个质子碰撞的粒子碎片。物理学家目前使用模式识别算法来重建粒子路径。法国巴黎南部大学的计算机科学家塞西尔·杰曼说，尽管这些技术在升级设备后仍能计算路径，“问题是它们太慢了。”LHC物理学家估计，如果不对新的探测器技术进行大规模投资，碰撞率将超过现有计算性能至少10倍。

研究人员认为机器学习算法可能能够更快地重建路径。为了帮助找到最佳解决方案，Vlimant和其他LHC物理学家与包括Germain在内的计算机科学家合作，发起了TrackML挑战。在接下来的三个月里，数据科学家将能够下载400千兆字节的模拟粒子碰撞数据，并训练他们的算法来重建路径。(慢慢地)

中国科学新闻(2018-05-14第三版国际版)