Искусственный интеллект поможет в анализе частиц в ускорителях

Традиционные методы обработки данных от детекторов уже не способны эффективно обрабатывать все поступающие сигналы. Однако разработанный искусственный интеллект, представляющий собой глубокую нейронную сеть, может справиться с этой задачей.

На основе обучения на большом объеме данных о коллизиях частиц искусственный интеллект научился точно восстанавливать треки вторичных частиц. Это открывает перспективы для его использования в реальных экспериментах.

Один из первых экспериментов, где этот искусственный интеллект будет применен, — MUonE. Он планируется начать в ближайшем будущем и может значительно повысить точность измерения определенных физических параметров, что имеет значение для поиска новых физических явлений.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в обработке данных ускорителей открывает новые возможности для изучения мира элементарных частиц и поиска фундаментальных законов природы.