Das Leben eines Pandas besteht hauptsächlich aus zwei Dingen - Essen und Schlafen. Das klingt nicht sonderlich spannend und auch nicht sonderlich intelligent. Das Leben von PANDA ist deutlich spannender - und auch intelligenter.
Nach dieser sehr schwachen Einleitung kommen wir zum eigentlichen Thema des Blog-Eintrags, nämlich einer aktuellen Publikation der PANDA-Kollaboration, verantwortet unter anderem von Frank Nerling, dem Wissenschaftlichen Koordinator der Helmholtz Forschungsakademie Hessen für FAIR und Klaus Peters, Fellow der HFHF.
Die Idee der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ist so simpel wie genial. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz kann die Analyse der Teilchenspuren unterstützt werden.
Das antiProton ANnihilation at DArmstadt Experiment (PANDA) FAIR zielt auf die Erforschung der Hadronenphysik mittels antiprotoneninduzierter Reaktionen. Hier wird ein breites Spektrum an physikalischen Themen behandelt, zum Beispiel die Physik mit Strangeness, Charm und anderen Exotika, aber auch die Untersuchung der Struktur von Nukleonen und Hadronen im Medium.
Ein großes Problem bei nahezu jedem Physik in der Kern- und Teilchenphysik ist der sogenannte Untergrund. Das sind all die Teilchen und Effekte, an denen die Forscherinnen und Forscher in der jeweiligen Studie gar nicht interessiert sind. Diese herauszufiltern ist eine der schwierigsten Aufgaben, die die experimentellem Kollaborationen meistern müssen und viele Stunden und Brainpower werden darauf verwendet. Sowohl bei der Zeit als auch bei der Brainpower kann künstliche Intelligenz helfen.
Bei einer erwarteten durchschnittlichen Reaktionsrate von etwa 20 Millionen Reaktionen pro Sekunde und einem durchschnittlichen Speicherbedarf von einigen Kilobyte pro Event wird die volle Datenrate etwa 200 Gigabyte pro Sekunde oder mehr betragen. Aber nicht in allen dieser 20 Millionen Ereignissen ist interessante Physik enthalten. Von daher müssen wir direkt bei der Datenaufnahme die Spreu (uninteressante Ereignisse) vom Weizen (interessante Ereignisse) trennen und nur die spannenden Ereignisse speichern. Hierfür verantwortlich ist das sogenannte Triggersystem.
Das PANDA Triggersystem soll die Rate der zu speichernden Ereignisse um ungefähr den Faktor 1000 reduzieren. Die dann anfallenden 200 Megabyte pro Sekunden können dann gespeichert werden, auch wenn dies letztendlich auch noch zu ca. einem Petabyte pro Jahr an Daten führt.
In früheren Experimenten wurden hier klare Auslöser genutzt, zum Beispiel die gleichzeitige Existenz von bestimmten Teilchen oder das Überschreiten von gewissen Energie-Schwellenwerten.
Ähnlich wie bei den LHC-Experimenten wie LHCb, ALICE oder CMS wird PANDA ein Software-Trigger-System verwenden, das auf vollständig rekonstruierten Ereignisinformationen basiert.
Die Herausforderung ist es so schnell wie möglich eine Entscheidung aufgrund dieser Rekonstruktion zu treffen, und hier kommt die Künstliche Intelligenz in's Spiel.
In der Studie wurde eine Künstliche Intelligenz mit Simulationsdaten trainiert, die zehn interessante Physik-Kanäle erkennen kann. Mit verschiedenen neuronalen Netzwerken (für die Expertinnen und Experten: DNN, DNNRes, CNN, CNNRes, CNNResBN, LSTM1D, LSTM2D) wurden die Simulationsdaten nach interessanten Ereignissen durchforstet und mit den herkömmlichen Selektionsmethoden verglichen. Wichtig ist hier natürlich auch der Ressourcenverbrauch. Der Test lief auf einer High-End-Spiele-Grafikkarte und einem Server-CPU und zeigte vielversprechende Skalierungsmöglichkeiten, was auch Einsparungen von Rechnerkapazitäten ermöglichen könnte. Dies wird sich in weiteren Tests zeigen.
Neben dem Ressourcenverbrauch ist natürlich auch die Treffergenauigkeit von entscheidender Bedeutung. Diese übertraf die Erwartungen der Forscherinnen und Forscher. Abhängig von der jeweiligen Observable konnten Verbesserungen von bis zu 200% erzielt werden bei gleicher Unterdrückung des Untergrunds. Hier ist natürlich zu erwähnen, daß die künstliche Intelligenz mit besseren und realistischeren Trainings-Daten noch besser werden kann.
Schlussendlich folgern die Autorinnen und Autoren, daß Künstliche Intelligenz eine hervorragende Unterstützung der bisherigen Systeme werden kann - ob sie sich als alleiniges Triggersystem durchsetzen wird, muss sich in der Zukunft dann zeigen.