У Нью-Йорку, на базі Брукгейвенської національної лабораторії, зводиться унікальний об’єкт — перший у світі прискорювач частинок, де штучний інтелект (ШІ) та методи машинного навчання від самого початку інтегровані як в систему прискорення, так і в детекторні комплекси. Це революційний підхід до дослідження фундаментальних законів природи.
Новий етап досліджень фізики частинок
Проєкт Electron-Ion Collider (EIC), спільна ініціатива Брукгейвенської та Національної прискорювальної лабораторії Томаса Джефферсона, що входять до Міністерства енергетики США, об’єднує зусилля понад 300 наукових установ з усього світу. Вартість цього амбітного проєкту оцінюється в діапазоні від 1,7 до 2,8 мільярда доларів (приблизно від 69 до 113 мільярдів гривень за поточним курсом). Роботу EIC заплановано розпочати в середині 2030-х років.
Основна функція EIC полягатиме у фіксації колосальної кількості зіткнень — до 500 тисяч на секунду. У таких екстремальних умовах саме машинне навчання стане ключовим інструментом для аналізу, фільтрації та реконструкції подій, що відбуваються всередині детекторів. Ця надзвичайно висока частота подій і висунула вимоги до створення абсолютно нової архітектури установки.
ШІ як “мозок” прискорювача
На відміну від попередніх поколінь прискорювачів, де інструменти ШІ впроваджувалися вже після завершення будівництва (як це було, наприклад, у Relativistic Heavy Ion Collider (RHIC) Брукгейвенської лабораторії, який припинив роботу в лютому 2026 року), в EIC системи машинного навчання розробляються паралельно з будівництвом, використовуючи реальне обладнання. Група EIC-BeamAI, що складається з представників багатьох установ, активно працює над адаптацією алгоритмів до специфіки роботи прискорювача.
Завдання перед розробниками стоїть надзвичайно складне: стабілізація пучків частинок у двокільцевій системі довжиною 2,4 милі (близько 3,8 км), які рухаються назустріч один одному зі швидкістю, близькою до швидкості світла. Необхідно контролювати десятки тисяч параметрів одночасно.
“Людині надзвичайно складно постійно моніторити всі ці налаштування та характеристики пучків”, — зазначає Георг Гоффштеттер де Торкуат, професор Корнельського університету, який має спільну посаду в Брукгейвенській лабораторії.
Вже зараз демонструється ефективність підходу BeamAI. Алгоритми машинного навчання, протестовані на передприскорювачах RHIC, досягли рівня якості пучків, який раніше був доступний лише досвідченим операторам-людям.
Думка UA Новини: Впровадження ШІ на етапі проєктування та будівництва такого масштабного наукового інструменту, як EIC, свідчить про новий тренд у наукових дослідженнях. Це дозволить не тільки прискорити процес аналізу даних, але й потенційно відкрити нові, непередбачені раніше фізичні явища, що стимулюватиме розвиток як фундаментальної науки, так і суміжних технологій.
Дізнатися більше на: itc.ua