如何像質子一樣解決問題?粉碎它,然後用機器學習重建它

量子工程學習 發佈 2022-11-01T04:12:38.480539+00:00

研究HERA隧道:伯克利實驗室的科學家們開發了新的機器學習算法,以加速對HERA幾十年前收集的數據的分析,HERA是世界上最強大的電子質子對撞機,於1992年至2007年在德國DESY國家研究中心運行。信用: 德西質子很小,但它們攜帶很多重量。

研究HERA隧道:伯克利實驗室的科學家們開發了新的機器學習算法,以加速對HERA幾十年前收集的數據的分析,HERA是世界上最強大的電子質子對撞機,於1992年至2007年在德國DESY國家研究中心運行。信用: 德西

質子很小,但它們攜帶很多重量。它們棲息在宇宙中每個原子的中心,在自然界最強大的力量之一中起著關鍵作用。

然而,質子也有腳踏實地的一面。

像大多數粒子一樣,質子具有像微小磁鐵一樣的自旋。翻轉質子的自旋或極性可能聽起來像科幻小說,但它是技術突破的基礎,這些技術突破已經成為我們日常生活的關鍵,例如磁共振成像(MRI),這是一種寶貴的醫療診斷工具。

儘管有這些進步,質子的內部運作仍然是一個謎。

「基本上你周圍的一切都是因為質子而存在的,但我們仍然不了解關於它們的一切。物理學家想要解決的一個巨大難題是質子的自旋,「本·納赫曼(Ben Nachman)說,他是能源部勞倫斯伯克利國家實驗室(伯克利實驗室)物理部機器學習小組的負責人。

了解質子旋轉的方式和原因可以帶來我們今天甚至無法想像的技術進步,並幫助我們理解強大的力,這是一種賦予所有質子並因此賦予原子質量的基本性質。

但這不是一個容易解決的問題。首先,你不能準確地拿起一個質子並將其放在培養皿中:質子非常小 - 它們的半徑是一千萬億分之一米的頭髮,可見光直接穿過它們。更重要的是,你甚至不能用世界上最強大的電子顯微鏡觀察它們的內部。

Nachman和他的團隊最近的工作可以使我們更接近解決這個令人困惑的質子難題。

作為H1協作組織的成員 - 一個國際組織,現在包括來自50個研究所和15個國家的150名科學家,總部設在德國的DESY國家研究中心 - Nachman一直在開發新的機器學習算法,以加速對HERA幾十年前收集的數據的分析,HERA是世界上最強大的電子質子對撞機,從1992年到2007年在DESY運行。

HERA——一個周長4英里的環——就像一個巨大的顯微鏡,將電子和質子加速到接近光速。粒子迎面碰撞,可以將質子散射到其組成部分:夸克和膠子中。

HERA的科學家通過稱為粒子探測器的複雜相機(其中之一是H1探測器)測量了這些電子 - 質子碰撞產生的粒子碎片級聯,物理學家稱之為「深度非彈性散射」。

展現強大力量的秘密

H1在2007年停止收集數據,即HERA退役的那一年。今天,H1協作仍在分析數據並在科學期刊上發表結果。

HERA電子 - 質子對撞機將電子和質子加速到接近光速。粒子迎面碰撞,可以將質子散射到其組成部分:夸克(在上圖中顯示為綠色和紫色球)和膠子(圖中顯示為黑色線圈)。

當使用傳統的計算技術來測量與質子結構和強力相關的量時,可能需要一年或更長時間,例如當質子與電子碰撞時產生多少粒子。

如果研究人員想要檢查不同的量,例如粒子在夸克 - 膠子噴射流之後飛行的速度有多快,他們將不得不重新開始漫長的計算過程,然後再等一年。

Nachman共同開發了一種名為OmniFold的新機器學習工具,可以同時測量多個量,從而將運行分析的時間從幾年縮短到幾分鐘。

OmniFold通過立即使用神經網絡將計算機模擬與數據相結合來實現這一點。(神經網絡是一種機器學習工具,用於處理科學家無法手動完成的複雜數據。

Nachman和他的團隊在六月份的《物理評論快報》雜誌上首次將OmniFold應用於H1實驗數據,最近在2022年深度非彈性散射(DIS)會議上也是如此。

為了開發OmniFold並測試其對H1數據的魯棒性,納赫曼和Vinicius Mikuni,伯克利實驗室國家能源研究科學計算中心(NERSC)數據和分析服務(DAS)小組的博士後研究員和NERSC百億億次級科學應用學習研究員,需要一台具有許多強大GPU(圖形處理單元)的超級計算機, 納赫曼說。

巧合的是,Perlmutter是一台新的超級計算機,旨在支持一次需要多個GPU的模擬,數據分析和人工智慧實驗,剛剛在2021年夏天開放,進入「早期科學階段」,允許科學家在真實數據上測試系統。(珀爾馬特超級計算機以伯克利實驗室宇宙學家和諾貝爾獎獲得者索爾·珀爾馬特的名字命名。

「由於Perlmutter超級計算機允許我們同時使用128個GPU,我們能夠在不到一周而不是幾個月的時間內運行分析的所有步驟,從數據處理到結果的推導。這種改進使我們能夠快速優化我們訓練的神經網絡,並為我們測量的可觀察量獲得更精確的結果,「Mikuni說,他也是H1協作的成員。

這些測量的中心任務是考慮探測器失真。H1探測器,就像一個守望的哨兵站在一個售罄的音樂會競技場的入口處,監測粒子飛過它。例如,當粒子在探測器周圍飛行而不是穿過探測器時,就會發生測量誤差的一個來源 - 有點像一個無票的音樂會觀眾跳過一個不受監控的圍欄,而不是通過售票的安全門進入。

由於當時可用的計算方法有限,無法同時校正所有失真。「自2007年以來,我們對亞原子物理學和數據分析技術的理解有了顯著進步,因此今天,科學家們可以使用新的見解來分析H1數據,」Nachman說。

今天的科學家對HERA的粒子實驗重新產生了興趣,因為他們希望利用這些數據以及由OmniFold等工具提供的更精確的計算機模擬來幫助分析未來電子質子實驗的結果,例如能源部的下一代電子離子對撞機(EIC)。

EIC將與托馬斯·傑斐遜國家加速器設施合作在布魯克海文國家實驗室建造,將是一種功能強大且用途廣泛的新機器,能夠將偏振電子的高能束與許多能量中的各種離子(或帶電原子)碰撞,包括極化質子和一些極化離子。

「想到我們的方法有朝一日可以幫助科學家回答關於強力仍然存在的問題,這真是令人興奮,」納赫曼說。

「儘管這項工作可能不會在短期內帶來實際應用,但了解自然界的基石就是我們在這裡的原因 - 尋求最終的真理。這些是在最基本的層面上理解一切由什麼組成的步驟。這就是我的動力。如果我們現在不做研究,我們將永遠不會知道我們將獲得哪些令人興奮的新技術進步來造福未來的社會。



更多信息:V. Andreev等人,使用機器學習展開的H1探測器測量深度非彈性散射中的輕子射流相關性,物理評論快報(2022)。DOI: 10.1103/

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