למידת מכונה נמצאת בכל מקום. לדוגמה, כך Spotify נותנת לך הצעות למה להאזין להבא או איך סירי עונה על שאלותיך. והוא משמש גם בפיזיקת החלקיקים, מחישובים תיאורטיים ועד ניתוח נתונים. כעת צוות הכולל חוקרים מ- CERN ו- Google העלה שיטה חדשה לזרז רשתות עצביות עמוקות - סוג של אלגוריתמים של למידת מכונה - לבחירת התנגשויות פרוטון –פרוטון במעבד Large Hadron Collider (LHC) לצורך ניתוח נוסף.
גלאי החלקיקים סביב טבעת ה- LHC משתמשים במערכת "טריגר" חומרה אלקטרונית לבחירת התנגשויות חלקיקים שעלולות להיות מעניינות לצורך ניתוח נוסף. עם הקצב הנוכחי של התנגשויות פרוטון – פרוטון ב- LHC, עד מיליארד התנגשויות בשנייה, התוכנה הנמצאת כיום בשימוש במערכות ההדק של הגלאים בוחרת אם לבחור התנגשות בזמן הנדרש, שהיא מיקרו-שניה בלבד. . אך כאשר קצב ההתנגשות אמור לעלות בפקטור של חמש לשבע עם ה- LHC המשודרג בעתיד, ה- HL-LHC, החוקרים בוחנים תוכנות חלופיות, כולל אלגוריתמי למידת מכונה, שיכולות להפוך את הבחירה הזו למהירה יותר.
היכנסו למחקר החדש של חוקרי CERN ועמיתים לעבודה, אשר מתבסס על עבודה קודמת שהציגה כלי תוכנה לפריסת רשתות עצביות עמוקות על סוג חומרה, המכונה מערכי שער לתכנות בשטח (FPGA), שניתן לתכנת אותם לבצע שונים. משימות, כולל בחירת התנגשויות חלקיקים מעניינות. חוקרי ה- CERN ועמיתיהם פיתחו טכניקה המפחיתה את הגודל של רשת עצבית עמוקה בגורם 50 ומשיגה זמן עיבוד רשת של עשרות ננו-שניות - הרבה מתחת לזמן הקיים לבחירה אם לשמור או להשליך התנגשות.
"הטכניקה מסתכמת בדחיסת הרשת העצבית העמוקה על ידי הקטנת הדיוק המספרי של הפרמטרים המתארים אותה", אומר מחבר המחקר במחקר וחוקר ה- CERN ולדימיר לונקר. "זה נעשה במהלך האימון, או הלמידה, של הרשת, ומאפשר לרשת להסתגל לשינוי. באופן זה תוכלו להפחית את גודל הרשת וזמן העיבוד, ללא אובדן ביצועי הרשת. "
בנוסף, הטכניקה יכולה למצוא באיזו דיוק מספרי עדיף להשתמש בהתחשב באילוצי חומרה מסוימים, כגון כמות משאבי החומרה הזמינים.
אם זה לא מספיק, לטכניקה יש יתרון שהיא קלה לשימוש עבור אנשים שאינם מומחים, וניתן להשתמש בה ב- FPGA בגלאי חלקיקים ובמכשירים אחרים הדורשים רשתות עם זמני עיבוד מהירים ובגדלים קטנים.
במבט קדימה, החוקרים רוצים להשתמש בטכניקה שלהם כדי לתכנן מערכת טריגר מסוג חדש לאיתור התנגשויות שבדרך כלל ייזרקו על ידי טריגר קונבנציונאלי. מערכת אבל זה יכול להסתיר תופעות חדשות. "המטרה הסופית היא להיות מסוגלים ללכוד התנגשויות שיכולות להצביע על פיזיקה חדשה מעבר למודל הסטנדרטי של פיזיקת החלקיקים", אומרת מחברת שותפה אחרת של המחקר וחוקרת ה- CERN, תיאאה ארסטד.