Une équipe de chercheurs du CERN, du Massachusetts Institute of Technology et de l'Université du Staffordshire a mis en œuvre un nouvel algorithme pour reconstruire les particules au Large Hadron Collider.

Le Grand collisionneur de hadrons (LHC) est l'accélérateur de particules le plus puissant jamais construit. Il se trouve dans un tunnel à 100 mètres sous terre au CERN, l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire, près de Genève en Suisse. C'est le site d'expériences de longue durée qui permettent aux physiciens du monde entier d'en savoir plus sur la nature de l'univers.

Le projet fait partie de l'expérience Compact Muon Solenoid (CMS), l'une des sept expériences installées qui utilise des détecteurs pour analyser les particules produites par les collisions dans l'accélérateur.

Le sujet d'un nouvel article académique "End-to-end multiple-particle reconstruction in high occupancy imaging calorimeters with graph neural networks" publié dans European Physical Journal C , le projet a été réalisé avant la mise à niveau à haute luminosité du Large Hadron Collider.

Le projet High Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) vise à augmenter les performances du LHC afin d'augmenter le potentiel de découvertes après 2029. Le HL-LHC augmentera le nombre d'interactions proton-proton lors d'un événement de 40 à 200.

Le professeur Raheel Nawaz, vice-chancelier professionnel pour la transformation numérique, à l'Université du Staffordshire, a supervisé la recherche. Il a expliqué que « limiter l'augmentation de la consommation de ressources informatiques lors des grands empilements est une étape nécessaire pour le succès du programme de physique du HL-LHC et nous préconisons l'utilisation de techniques modernes d'apprentissage automatique pour effectuer la reconstruction des particules comme solution possible à ce problème ». ."

Il a ajouté que "ce projet a été à la fois une joie et un privilège de travailler et est susceptible de dicter l'orientation future de la recherche sur la reconstruction des particules en utilisant une solution basée sur l'IA plus avancée."

Le Dr Jan Kieseler du Département de physique expérimentale du CERN a ajouté qu'"il s'agit de la première reconstruction en un seul coup d'environ 1 000 particules à partir de et dans un environnement difficile sans précédent avec 200 interactions simultanées à chaque collision proton-proton. Montrant que cette nouvelle approche, combinant les couches de réseau neuronal graphique dédiées (GravNet) et les méthodes de formation (condensation d'objets), peuvent être étendues à des tâches aussi difficiles tout en respectant les contraintes de ressources, ce qui représente une étape importante vers la reconstruction future des particules."

Shah Rukh Qasim, dirigeant ce projet dans le cadre de son doctorat. au CERN et à l'Université métropolitaine de Manchester, déclare que "les progrès que nous avons réalisés sur ce projet au cours des trois dernières années sont vraiment remarquables. Il était difficile d'imaginer que nous atteindrions cette étape lorsque nous avons commencé."

Le professeur Martin Jones, vice-chancelier et directeur général de l'université du Staffordshire, a ajouté que "le CERN est l'un des centres de recherche scientifique les plus respectés au monde et je félicite les chercheurs pour ce projet qui ouvre effectivement la voie à des découvertes encore plus importantes dans les années à venir viens."

"L'intelligence artificielle évolue continuellement pour profiter à de nombreuses industries différentes et savoir que les universitaires de l'Université du Staffordshire et d'ailleurs contribuent à la recherche derrière de telles avancées est à la fois passionnant et significatif." + Explorer plus loin

Le grand collisionneur de hadrons atteint un niveau d'énergie sans précédent