DUNE интегрирует искусственный интеллект в нейтринный эксперимент, повышая возможности детектирования частиц и обработки данных

Команда, связанная с Фермиевской национальной лабораторией ускорителей (США), продвигает интеграцию инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения в проектирование эксперимента, эксплуатацию детекторов и процессы анализа данных в рамках глубокого подземного нейтринного эксперимента (DUNE) с целью повышения эффективности идентификации нейтринных взаимодействий, классификации событий и управления детекторами.

DUNE расположен на объекте длиннобазовой нейтринной установки, где уже начат монтаж конструкционных элементов крупных модулей нейтринных детекторов. Эксперимент состоит из ближнего и дальнего детекторов: ближний детектор находится в Фермиевской лаборатории, а дальний детектор размещён на глубине около 1 мили под землёй в Подземном исследовательском сооружении Сэнфорда в Южной Дакоте. Оба детектора будут использовать технологию жидкоаргоновых время-проекционных камер для регистрации редких взаимодействий нейтрино с атомами аргона.

Нейтрино крайне слабо взаимодействуют с веществом, что делает их детектирование весьма сложной задачей. Жидкоаргоновые время-проекционные камеры, используемые в DUNE, способны создавать изображения высокого разрешения, предоставляя важные данные для изучения свойств нейтрино, однако они также порождают сложные задачи реконструкции сигналов. В связи с этим коллаборация DUNE разрабатывает алгоритмы искусственного интеллекта для определения факта нейтринного взаимодействия внутри детектора, а также для восстановления положения точки взаимодействия по трекам частиц и определения энергии и направления нейтрино при входе в детектор.

Ранее в Фермиевской лаборатории в нейтринных экспериментах NOvA и MicroBooNE уже использовались глубокие нейронные сети для идентификации взаимодействий частиц. Коллаборация DUNE отмечает, что скорость обработки данных с помощью этих инструментов искусственного интеллекта может быть на несколько порядков выше по сравнению с традиционными методами, что способствует улучшению обработки сигналов, классификации событий и идентификации частиц, повышая тем самым чувствительность эксперимента.

Глубокий подземный нейтринный эксперимент (DUNE) является пионером в интеграции инструментов искусственного интеллекта в эксперимент для расширения возможностей учёных DUNE и ускорения научных открытий. На изображении слева направо: Вишвас Пандей, Сон-Хи Со и Томас Джанк. Источник изображения: JJ Starr, Фермиевская лаборатория

Помимо стандартной реконструкции нейтринных сигналов, DUNE также обучает систему искусственного интеллекта “триггера” для быстрого отбора большого количества событий взаимодействия с сохранением данных, представляющих физическую ценность. Одной из ключевых задач является идентификация нейтринных сигналов, возникающих при вспышках сверхновых в пределах Млечного Пути. Поскольку нейтрино могут достигать Земли за несколько часов до прибытия светового сигнала, соответствующее предупреждение может помочь исследователям быстрее определить местоположение сверхновой, выигрывая время для последующих астрономических наблюдений.

Искусственный интеллект также используется для управления эксплуатацией детекторов. Детекторы DUNE состоят из тысяч компонентов и требуют непрерывного мониторинга после установки и наладки. Коллаборация изучает возможность использования больших языковых моделей для быстрого поиска по журналам эксплуатации и успешным случаям устранения неисправностей, предоставляя операторам справочную информацию для устранения сбоев; одновременно исследуется возможность дальнейшей автоматизации операций с детекторами с помощью машинного обучения и прогнозирования аномалий до их возникновения.

Коллаборация DUNE также укрепляет сотрудничество с национальными лабораториями Министерства энергетики США и партнёрскими организациями, совершенствуя инфраструктуру искусственного интеллекта и создавая соответствующие рабочие процессы для будущей обработки экспериментальных данных объёмом в петабайты. Команда проекта отмечает, что DUNE ежегодно обучает большое количество студентов и исследователей, и глубокое внедрение инструментов искусственного интеллекта станет важной составляющей подготовки следующего поколения специалистов в области нейтринных исследований.