Inteligencia Artificial

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial (IA) a los físicos que trabajan en aceleradores de partículas?

La inteligencia artificial está ayudando a los físicos que trabajan en aceleradores de partículas de muchas maneras. La IA se está utilizando para ayudar a administrar las grandes cantidades de datos producidos por estos experimentos, para encontrar patrones en estos datos y desarrollar nuevas formas de analizarlos. Además, la IA se está utilizando para desarrollar nuevos algoritmos de visión por computadora que se pueden usar para detectar características en chorros de partículas y otros conjuntos de datos.

Los experimentos en el acelerador de partículas más grande del mundo, el LHC (Gran Colisionador de Hadrones), en el laboratorio de física del CERN, producen más de un millón de gigabytes de datos cada minuto. Incluso después de comprimir esta enorme cantidad de datos, los datos recopilados en solo unas pocas horas equivalen a los datos de un año completo recopilados de usuarios por sitios de redes sociales como Facebook: demasiado para guardar y estudiar por personas como nosotros. Esta cantidad de datos aumentará exponencialmente en los próximos años.

Impulsados ​​por la conciencia de gestionar eficazmente estos descubrimientos con cantidades tan grandes de datos, los físicos que trabajan en aceleradores de partículas como el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) han traído expertos en inteligencia artificial (IA) para hacer frente a la avalancha de datos del LHC. Para los no iniciados, la inteligencia artificial (IA) es un conjunto de software especialmente diseñado que imita la forma en que los humanos aprenden y resuelven problemas complejos. Las máquinas que ejecutan programas de inteligencia artificial aprenden actividades como el reconocimiento de voz, la planificación, la resolución de problemas, la percepción y la planificación por sí mismas y pueden funcionar de manera efectiva sin perderse en el laberinto de datos.

La próxima generación de experimentos de colisión de partículas abordará algunas de las máquinas pensantes más inteligentes del mundo si los vínculos entre los físicos de partículas y los investigadores de IA funcionan sin problemas. Tales máquinas podrían hacer descubrimientos increíbles con casi cero intervención humana.

El papel de la inteligencia artificial (IA) en el descubrimiento del bosón de Higgs

La física de partículas y la inteligencia artificial no son ajenas. El ATLAS y el CMS son dos de los experimentos populares del LHC que allanaron el camino para encontrar el bosón de Higgs hace unos años. Pudieron hacerlo gracias a la tecnología de aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que entrena algoritmos para reconocer patrones en los datos y sacar conclusiones significativas de esos patrones. Los algoritmos de IA se prepararon utilizando simulaciones de los escombros de las colisiones de partículas y aprendieron a detectar con precisión los patrones que surgieron de la descomposición de las raras partículas de Higgs entre miles de otros datos insignificantes.

Aprendizaje profundo

Los avances recientes en el campo de la inteligencia artificial, a menudo llamados «aprendizaje profundo», prometen llevar las aplicaciones de los aceleradores de partículas aún más lejos. El aprendizaje profundo utiliza estructuras vagamente inspiradas en el cerebro humano, compuestas por una serie de unidades (similares a nuestro cerebro). Cada unidad combina un conjunto de valores de entrada para generar un valor de salida, que se transmite a otras neuronas en la capa más profunda de la red. En otras palabras, el aprendizaje profundo se refiere al uso de redes neuronales, programas informáticos cuya estructura está inspirada en una densa red de neuronas en el cerebro humano.

Los algoritmos de AI Things se entrenan con datos de muestra, como imágenes, y se les dice (guia) lo que representa cada imagen: una casa versus un perro, por ejemplo. Sin embargo, los algoritmos de ‘aprendizaje profundo’, como los que usan los gigantes tecnológicos como Google (Google Assistant) y Apple (Siri) en sus sistemas de reconocimiento de voz, normalmente no reciben tal supervisión y deben encontrar sus propias formas de categorizar los datos en sus. respectivos campos.

Hasta hace poco, el éxito del aprendizaje profundo estaba limitado porque era difícil entrenar el software de IA para que se supervisara a sí mismo para usos posteriores. Además, anteriormente, las redes neuronales utilizadas para el aprendizaje profundo tenían solo unas pocas capas de profundidad, pero gracias a los avances recientes en el aprendizaje automático y las redes neuronales, ahora es posible construir y entrenar redes que tienen miles de capas de profundidad. El Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE), un megaproyecto internacional de megaciencia, utiliza estos sofisticados algoritmos de aprendizaje profundo para estudiar la ciencia de los neutrinos y la descomposición de protones.

Visión por computador

Los algoritmos de IA se perfeccionan cada día más, lo que brinda grandes oportunidades para resolver problemas relacionados con la física de partículas. Muchas de las nuevas tareas utilizadas por los programas de IA tienen aplicaciones en la visión artificial. La visión artificial implica la extracción, el análisis y el descubrimiento automáticos de información relevante a partir de imágenes individuales o una secuencia de imágenes. Es como el reconocimiento facial, que viene con la mayoría de los teléfonos con cámara de gama alta en estos días, excepto en la física de partículas, las características de la imagen son mucho más abstractas que las características faciales simples como los ojos, los oídos o la nariz.

Algunos experimentos populares con neutrinos, como Nova y Microboone, producen datos que pueden traducirse fácilmente en imágenes reales. Los algoritmos de visión por computadora se pueden usar fácilmente para identificar características en tales casos.

Sin embargo, en los experimentos con aceleradores de partículas, primero se deben reconstruir las imágenes a partir de un conjunto heterogéneo de datos generados por millones de elementos sensores. Incluso si los datos no parecen imágenes, los físicos pueden usar programas de visión por computadora si procesan los datos de la manera correcta, según el investigador de aprendizaje automático Alexander Radovic.

Un área en la que este enfoque podría generar resultados impresionantes es en el análisis de chorros de partículas producidos en grandes cantidades durante los experimentos con aceleradores de partículas, como los del LHC. Los chorros de partículas son flujos estrechos de partículas cuyas huellas individuales son extremadamente difíciles de detectar. Los algoritmos de visión por computadora podrían ayudar a identificar características en los aviones.

Hoy en día, los físicos utilizan principalmente la inteligencia artificial para encontrar características en la gran cantidad de datos generados a partir de experimentos de aceleración de partículas que nos ayudarán a responder las preguntas más importantes de la física de partículas. ¡Hace diez años, los algoritmos de IA podían hacer sus propias preguntas de forma independiente y alertar a los investigadores cuando se encontraban con descubrimientos innovadores en física!

Cristy

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