Experimentos no maior acelerador de partículas do mundo , o LHC (Large Large Hadron Collider), no laboratório de física CERN, produz mais de um milhão de gigabytes de dados a cada minuto. Mesmo depois de compactar essa quantidade colossal de dados, os dados reunidos em apenas algumas horas equivalem a um ano inteiro de dados que sites de redes sociais como o Facebook reúnem de usuários – muito para salvar e estudar por mortais como nós. Esse volume de dados também aumentará nos vários anos nos próximos anos.
O Grande Colisor de Hádrons (LHC) no CERN (Crédito da foto: apod.nasa.gov)
Impulsionados por uma conscienciosidade para gerenciar eficientemente essas descobertas com volumes de dados tão impressionantes, os físicos que trabalham com aceleradores de partículas, como o Large Hadron Collider (LHC), trouxeram especialistas em Inteligência Artificial (IA) para lidar com o dilúvio de dados do LHC. Para os não iniciados, a inteligência artificial (IA) é um conjunto especialmente projetado de software que imita a maneira como os humanos aprendem e resolvem problemas complexos. As máquinas que executam programas de IA aprendem atividades como reconhecimento de voz, planejamento, solução de problemas, percepção e planejamento por si mesmas e podem trabalhar de maneira eficiente sem se perder no labirinto de dados.
A próxima geração de experimentos de colisão de partículas envolverá algumas das máquinas pensantes mais inteligentes do mundo se as ligações entre os físicos de partículas e os pesquisadores de IA decolarem suavemente. Tais máquinas poderiam fazer descobertas incríveis com quase zero de entrada humana.
AI na descoberta do Bosgs de Higgs
A física de partículas e a inteligência artificial não são estranhas. O ATLAS e o CMS são dois dos mais populares experimentos do LHC que abriram o caminho para a descoberta do Higgs Boson alguns anos atrás. Eles puderam fazê-lo graças à tecnologia de aprendizado de máquina, uma forma de inteligência artificial que treina algoritmos para reconhecer padrões em dados e tirar conclusões significativas desses padrões. Os algoritmos de IA foram preparados usando simulações dos fragmentos de colisões de partículas e aprenderam a detectar com precisão os padrões estudados a partir da decomposição de partículas raras de Higgs entre milhares de outros fragmentos de dados não importantes.
Representação da formação do bóson de Higgs
Aprendizagem Profunda
Avanços recentes no campo da inteligência artificial – freqüentemente chamados de “aprendizado profundo” – prometem levar ainda mais longe as aplicações no acelerador de partículas. O aprendizado profundo usa estruturas que são vagamente inspiradas pelo cérebro humano – consistindo de um conjunto de unidades (equivalente aos neurônios em nosso cérebro). Cada unidade combina um conjunto de valores de entrada para gerar um valor de saída, que por sua vez é passado para outros neurônios na camada mais profunda da rede. Em outras palavras, aprendizagem profunda refere-se ao uso de redes neurais – programas de computador com uma estrutura inspirada por uma densa rede de neurônios no cérebro humano.
Uma ilustração de aprendizagem profunda. (Crédito da foto: CC0 Public Domain / Wikimedia Commons)
Algoritmos rudimentares são treinados com dados de amostra, como imagens, e são informados (instruídos) o que cada imagem mostra – uma casa versus um cachorro, por exemplo. No entanto, algoritmos avançados de “aprendizado profundo”, como os usados por gigantes da tecnologia como Google (Google Assistant) e Apple (Siri) em seus sistemas de reconhecimento de voz, geralmente não recebem essa supervisão e devem encontrar suas próprias maneiras de categorizar os dados. respectivos campos.
Assistente do Google respondendo à consulta do usuário em um telefone Pixel (Crédito da foto: Maurizio Pesce / Wikimedia Commons)
Até recentemente, o sucesso do aprendizado profundo era limitado porque era difícil treinar o software de IA para supervisionar a si mesmo para os usos subsequentes. Além disso, anteriormente, as redes neurais empregadas para o aprendizado profundo tinham apenas algumas camadas de profundidade, mas graças aos recentes avanços no aprendizado de máquina e nas redes neurais, agora é possível construir e treinar redes com milhares de camadas de profundidade. O Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE), um projeto internacional de megaciência, emprega esses sofisticados algoritmos de aprendizagem profunda para estudar a ciência de neutrinos e o decaimento de prótons.
Visão computacional
Os algoritmos de IA estão se aperfeiçoando cada vez mais a cada dia, abrindo oportunidades fascinantes para resolver problemas relacionados à física de partículas. Muitas das novas tarefas que os programas de IA usam têm suas aplicações na visão computacional. A visão computacional lida com extração, análise e detecção automáticas de informações relevantes de imagens independentes ou de uma sequência de imagens. É semelhante ao reconhecimento facial, que a maioria dos telefones com câmera de alta tecnologia vem com esses dias, exceto que na física de partículas, os recursos de imagem são muito mais abstratos do que simples características faciais como olhos, ouvidos ou nariz.
Alguns experimentos populares de neutrinos, como o Nova e o Microboone, produzem dados que podem ser facilmente traduzidos em imagens reais. Algoritmos de visão computacional podem ser facilmente usados para discernir recursos em tais cenários.
No entanto, em experimentos de acelerador de partículas, as imagens precisam ser recriadas primeiro a partir de um conjunto heterogêneo de dados que é gerado por milhões de elementos sensores. Mesmo que os dados não pareçam imagens, os físicos ainda podem usar programas de visão computacional se eles processarem os dados da maneira correta, opina o pesquisador de aprendizado de máquina Alexander Radovic.
Uma área em que essa abordagem poderia produzir grandes resultados é na análise de jatos de partículas produzidos em grande número durante experimentos com aceleradores de partículas, como os do LHC. Os jatos de partículas são partículas de partículas estreitas cujas trilhas individuais são extremamente difíceis de detectar. Algoritmos de visão computacional podem ajudar a identificar recursos em jatos.
Hoje, os físicos empregam principalmente inteligência artificial para encontrar recursos no grande conjunto de dados gerados a partir de experimentos de aceleração de partículas que podem nos ajudar a responder às maiores questões relativas à física de partículas. Daqui a dez anos, os algoritmos de inteligência artificial poderão ser capazes de fazer suas próprias perguntas de forma independente e notificar os pesquisadores quando eles surgirem com novas descobertas inovadoras em física!
