Uma equipe de pesquisadores do CERN, Massachusetts Institute of Technology e Staffordshire University implementaram um novo algoritmo para reconstruir partículas no Grande Colisor de Hádrons.
O Large Hadron Collider (LHC) é o acelerador de partículas mais poderoso já construído, que fica em um túnel de 100 metros no subsolo do CERN, a Organização Europeia para Pesquisa Nuclear, perto de Genebra, na Suíça. É o local de experimentos de longa duração que permitem que físicos de todo o mundo aprendam mais sobre a natureza do universo.

O projeto faz parte do experimento Compact Muon Solenoid (CMS) – um dos sete experimentos instalados que utiliza detectores para analisar as partículas produzidas por colisões no acelerador.

O assunto de um novo artigo acadêmico "Reconstrução de partículas múltiplas de ponta a ponta em calorímetros de imagem de alta ocupação com redes neurais de gráfico" publicado no European Physical Journal C , o projeto foi realizado antes da atualização de alta luminosidade do Large Hadron Collider.

O projeto High Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) visa aumentar o desempenho do LHC para aumentar o potencial de descobertas após 2029. O HL-LHC aumentará o número de interações próton-próton em um evento de 40 a 200.

O professor Raheel Nawaz, vice-chanceler profissional de transformação digital da Staffordshire University, supervisionou a pesquisa. Ele explicou que "limitar o aumento do consumo de recursos de computação em grandes pileups é um passo necessário para o sucesso do programa de física HL-LHC e estamos defendendo o uso de técnicas modernas de aprendizado de máquina para realizar a reconstrução de partículas como uma possível solução para esse problema ."

Ele acrescentou que "este projeto foi uma alegria e um privilégio para trabalhar e provavelmente ditará a direção futura da pesquisa sobre reconstrução de partículas usando uma solução baseada em IA mais avançada".

O Dr. Jan Kieseler, do Departamento de Física Experimental do CERN, acrescentou que "esta é a primeira reconstrução de cerca de 1.000 partículas em um ambiente desafiador sem precedentes com 200 interações simultâneas cada colisão próton-próton. Mostrando que esta nova abordagem, combinando Camadas de rede neural gráfica dedicadas (GravNet) e métodos de treinamento (Condensação de Objetos) podem ser estendidos a essas tarefas desafiadoras, enquanto permanecer dentro das restrições de recursos representa um marco importante para a reconstrução futura de partículas."

Shah Rukh Qasim, liderando este projeto como parte de seu doutorado. no CERN e na Manchester Metropolitan University, diz que "a quantidade de progresso que fizemos neste projeto nos últimos três anos é realmente notável. Era difícil imaginar que alcançaríamos esse marco quando começamos".

O professor Martin Jones, vice-chanceler e diretor executivo da Staffordshire University, acrescentou que "o CERN é um dos centros de pesquisa científica mais respeitados do mundo e parabenizo os pesquisadores por este projeto que está efetivamente abrindo caminho para descobertas ainda maiores em anos para venha."

"A Inteligência Artificial está evoluindo continuamente para beneficiar muitas indústrias diferentes e saber que os acadêmicos da Staffordshire University e de outros lugares estão contribuindo para a pesquisa por trás desses avanços é emocionante e significativo". + Explorar mais

O Grande Colisor de Hádrons atinge um nível de energia sem precedentes