Учёные научат искусственный интеллект искать «призрачные частицы» глубоко под землёй

Один из самых амбициозных нейтринных экспериментов в мире, Deep Underground Neutrino Experiment, или DUNE, строится для изучения одних из самых неуловимых частиц во Вселенной. Однако поиск этих кратковременных сигналов в будущем может во многом выполняться с помощью искусственного интеллекта.

Гигантский детектор DUNE создаётся примерно в полутора километрах под землёй в Южной Дакоте. Исследователи одновременно разрабатывают системы искусственного интеллекта, которые смогут обрабатывать огромные объёмы данных, обнаруживать взаимодействия нейтрино, выявлять признаки взрыва звезды и даже находить неисправности внутри самого детектора.

Использование ИИ может существенно изменить то, как будет проводиться эксперимент такого масштаба. Вместо того чтобы ждать, пока традиционные методы анализа обработают огромный массив информации, алгоритмы смогут практически в реальном времени находить наиболее важные события и направлять исследователей к сигналам, которые представляют наибольший интерес.

«Эти подходы действительно ускорят процесс ввода DUNE в эксплуатацию и позволят эксперименту быстрее достичь необходимой чувствительности для реализации всего его потенциала открытий», — заявила представитель DUNE Сованья Голлапинни.

Нейтрино чрезвычайно сложно изучать. Триллионы этих частиц каждую секунду проходят через человеческое тело, однако взаимодействуют с веществом настолько редко, что для их регистрации требуется гигантский детектор и мощный источник нейтрино.

Национальная ускорительная лаборатория имени Энрико Ферми, известная как Fermilab, будет создавать мощный пучок нейтрино. Он направится к детектору, расположенному в Sanford Underground Research Facility в Южной Дакоте. Там огромные камеры, заполненные жидким аргоном, будут регистрировать мельчайшие следы, возникающие при столкновении нейтрино с атомами аргона.

Поддержание аргона в необходимом состоянии само по себе является серьёзной инженерной задачей. В каждом из двух запланированных криостатов дальнего детектора DUNE в конечном итоге будет находиться около 17 тысяч тонн жидкого аргона. Его необходимо охлаждать примерно до −184 °C. Огромные криогенные резервуары должны постоянно поддерживать достаточно низкую температуру, чтобы детектор мог работать.

Однако сложность не заканчивается в момент обнаружения нейтрино. Каждое взаимодействие способно создавать несколько других частиц, каждая из которых оставляет собственный след внутри жидкого аргона.

Учёным необходимо анализировать эти траектории в обратном направлении, чтобы определить место столкновения, установить, какие частицы появились в результате взаимодействия, а также восстановить первоначальную энергию и направление движения нейтрино.

Исследователи Fermilab уже несколько лет проверяют возможность использования машинного обучения для ускорения этого процесса. Эксперимент MicroBooNE стал одним из первых экспериментов в области физики высоких энергий, где глубокие нейронные сети применялись для анализа изображений, полученных с помощью детектора на жидком аргоне. Теперь DUNE собирается значительно расширить этот подход.

«Мы получим изображения этих взаимодействий с очень высоким разрешением, практически фотографического качества. Это прекрасно, но одновременно создаёт проблемы, поскольку восстановление событий становится сложнее из-за того, что мы видим настолько много мелких деталей», — объяснила специалист по искусственному интеллекту DUNE Ли Уайтхед.

Помимо поиска отдельных взаимодействий нейтрино, искусственный интеллект DUNE будет искать гораздо более редкое событие — взрыв сверхновой в нашей галактике.

Когда массивная звезда заканчивает свою жизнь, она может коллапсировать и взорваться. В этот момент нейтрино вырываются из её внутренних областей и способны достичь Земли раньше, чем станет виден свет от взрыва. Это создаёт уникальную возможность исследовать процессы, происходящие внутри умирающей звезды.

Огромный детектор DUNE с жидким аргоном создаётся в том числе для регистрации нейтрино, возникающих во время астрофизических событий, включая близкие вспышки сверхновых.

Специальный ИИ-триггер будет постоянно отслеживать данные детектора в поисках характерной последовательности событий, которая может свидетельствовать о нейтринной вспышке сверхновой. Если система обнаружит перспективный сигнал, она должна сохранить данные за 10 секунд до предполагаемого события и за 100 секунд после него.

Это может дать астрономам раннее предупреждение о взрыве звезды. Получив такой сигнал, телескопы смогут направиться в сторону предполагаемой сверхновой ещё в тот момент, когда её свет только начинает достигать Земли.

Сами нейтрино могут предоставить информацию о том, какой объект останется после взрыва. В зависимости от свойств события остатком может оказаться нейтронная звезда или чёрная дыра. Поэтому DUNE сможет выполнять не только роль детектора элементарных частиц, но и своеобразной системы раннего предупреждения о космических катастрофах.

Ещё одна задача связана непосредственно с эксплуатацией самого детектора. Масштаб DUNE означает, что под землёй одновременно должны работать тысячи компонентов. Операторам необходимо быстро реагировать, если какая-либо часть системы начинает функционировать неправильно.

Поэтому исследователи изучают возможность применения большой языковой модели, которая сможет анализировать архивы уже решённых технических проблем и подсказывать операторам возможные способы устранения неисправностей.

В будущем машинное обучение может пойти ещё дальше. Алгоритмы потенциально смогут распознавать характерные изменения в работе оборудования, указывающие на аномалию, ещё до того, как произойдёт реальная неисправность.

Таким образом, DUNE становится частью более широкой тенденции внедрения искусственного интеллекта в эксперименты по физике элементарных частиц. Современные научные установки становятся всё сложнее и генерируют такие объёмы информации, с которыми традиционные методы обработки данных уже не всегда способны эффективно справляться.

После выхода на полную мощность DUNE будет производить петабайты данных. Поэтому быстрая и надёжная обработка информации становится одним из ключевых условий успешной работы эксперимента. Исследователи разрабатывают ИИ-инструменты одновременно со строительством самого детектора и сотрудничают с национальными лабораториями и университетами для создания необходимой вычислительной инфраструктуры.

В международном сотрудничестве участвуют более 1500 учёных и инженеров из более чем 35 стран, а также CERN. Одновременно проект используется для подготовки нового поколения специалистов, которые будут работать на стыке физики, вычислительной науки и искусственного интеллекта.

Системы искусственного интеллекта предстоит разрабатывать и тестировать параллельно с самим экспериментом. Если они будут работать так, как рассчитывают исследователи, DUNE может стать примером нового подхода к проведению масштабных физических экспериментов, в котором ИИ помогает не только обрабатывать огромные массивы данных, но и находить крайне редкие сигналы, скрытые среди колоссального количества информации.

В результате искусственный интеллект потенциально сможет одновременно выполнять несколько функций в DUNE: помогать восстанавливать траектории частиц, автоматически обнаруживать нейтринные события, предупреждать о возможных взрывах сверхновых и контролировать состояние оборудования. Это позволит учёным быстрее находить наиболее ценные события и эффективнее использовать данные одного из крупнейших экспериментов в современной физике частиц.