Die rätselhafte Welt der Protonen durch KI entschlüsselt
Das EU-finanzierte Projekt NNNPDF versuchte, das Innenleben eines bekannten Teilchens, des Protons, und seine Struktur auf neuartige Weise zu erforschen, indem es maschinelles Lernen einsetzte. „Die Protonenstruktur wird theoretisch durch die Theorie der starken Wechselwirkung, einer der vier Grundkräfte der Natur, vorhergesagt. Die Bestimmung dieser Struktur nach den ersten Prinzipien ist jedoch äußerst komplex“, erklärt Projektkoordinator Stefano Forte. Er fährt fort, dass die Protonenstruktur aus Daten abgeleitet werden muss, indem Vorhersagen mit Experimenten verglichen werden, wie z. B. mit denen am Large Hadron Collider des CERN, wobei die Protonenstruktur als unbekannte Variable erhalten bleibt. „Die Herausforderung besteht dann darin, ein physikalisches Gesetz zu entdecken, dessen Existenz bekannt ist, das aber nicht aus ersten Prinzipien abgeleitet werden kann. Das ist vergleichbar damit, eine neue Sprache zu lernen, ohne die Grammatik zu kennen – ein typisches Problem des maschinellen Lernens“, erläutert Forte.
Herausforderungen bei der Implementierung des maschinellen Lernens bewältigen
Die besondere Schwierigkeit bei der Untersuchung subatomarer Teilchen wie Protonen liegt in ihrer Quantennatur. „Im Gegensatz zu einem Rädchen in einem Mechanismus ähnelt ein Quark in einem Proton einem Hauch in einer Wolke. Die physikalischen Gesetze, nach denen wir suchen, sagen eher Ereigniswahrscheinlichkeiten als die Ereignisse selbst voraus“, bemerkt Forte. „Daher brauchten wir einen unkonventionellen Ansatz für maschinelles Lernen, der über die Mustererkennung, etwa von Bildern, hinausgeht und bei dem stattdessen Ereigniswahrscheinlichkeiten entschlüsselt werden.“ Dabei sah sich das NNNPDF-Team mit zwei zentralen technischen Hindernissen konfrontiert. Das erste betraf die effiziente Erstellung einer großen Anzahl von Vorhersagen, die statistisch ausgewertet werden konnten. Das zweite besteht darin, den Raum aller möglichen Modelle zu erkunden, um dasjenige zu finden, das die Natur am besten objektiv und unvoreingenommen beschreibt. Das Team verwendete neuronale Netze und tiefe neuronale Netze als Inferenzmodelle, kombiniert mit Monte-Carlo-Methoden, um die statistische Natur ihrer Ergebnisse zu reproduzieren. Darüber hinaus wurden Hyperparameteroptimierung und K-fache Kreuzvalidierungsverfahren eingesetzt, um verschiedene Modellklassen zu untersuchen und ihre Verallgemeinerungsmacht zu testen. Durch rasterbasiertes Clustering und Hardwarebeschleunigung konnten große Datenmengen schnell verarbeitet und die Analyseeffizienz ausgebaut werden.
Die treibende Kraft hinter der Anwendung des maschinellen Lernens in der Hochenergiephysik
Der wachsende Bedarf an maschinellem Lernen in der Hochenergiephysik ergibt sich aus der Notwendigkeit, verborgene Signale aus riesigen Datenmengen zu extrahieren. Es gibt jedoch noch weitere Herausforderungen, zum Beispiel die Voreingenommenheit der Versuchsleitenden zu vermeiden und Unsicherheiten präzise zu bewerten. Das NNNPDF-Projekt hat sich diesen Problemen direkt gestellt und das immense Potenzial des maschinellen Lernens in diesem Bereich unter Beweis gestellt. „Die Forschung in der Hochenergiephysik ist auf Präzision ausgelegt. Daher ist eine außergewöhnliche Kontrolle der experimentellen und theoretischen Genauigkeit erforderlich, um subtile Signale zu entdecken. Unser Hauptbeitrag lag in der Entwicklung zuverlässiger Tools für maschinelles Lernen, deren Genauigkeit sicher bewertet werden konnte“, betont Forte. „Verfahren des maschinellen Lernens setzen sich in der Hochenergiephysik immer mehr durch. Obwohl noch keine Entdeckung direkt dem maschinellen Lernen zugeschrieben werden kann, haben wir den ersten Nachweis erbracht, dass schwere Quarks (Charm-Quarks) Teil der Wellenfunktion von Protonen sind. Unser Ergebnis, das in der Fachzeitschrit ‚Nature‘ veröffentlicht wurde, ist möglicherweise das erste Beispiel für einen Durchbruch in diesem Bereich, der auf maschinellem Lernen beruht“, fügt Forte hinzu. Die Erfolge von NNNPDF haben sowohl direkte als auch indirekte Auswirkungen auf verschiedene Bereiche. Mit der genauen Beschreibung der Protonenstruktur können subtile Tests der aktuellen Theorie der fundamentalen Wechselwirkungen durchgeführt werden, die möglicherweise zur Entdeckung der Natur der dunklen Materie führen können. Indirekt könnten die vorgeschlagenen fortschrittlichen Methoden des maschinellen Lernens, der Datenwissenschaft und des Hochleistungsrechnens weit über die Teilchenphysik hinaus angewendet werden.
Schlüsselbegriffe
NNNPDF, maschinelles Lernen, Protonenstruktur, Hochenergiephysik, Ereigniswahrscheinlichkeiten, Large Hadron Collider, schwere Quarks, Charm-Quarks, dunkle Materie
