Computer leert hoe rare deeltjesfysica eruit ziet

Onderzoek & Wetenschap 27/10/2020 12:19:13

Zelflerende computers worden een belangrijk hulpmiddel in de speurtocht naar onbekende deeltjes en deeltjesprocessen, aldus het Nikhef en de Radboud Universiteit.

Lees hieronder verder   
Verwant

Supercomputer helpt NASA-onderzoek naar maanmissie’s

Nieuwe satelliet moet stijging zeespiegel in kaart te brengen

Hyperscout 2 schiet veelbelovende plaatjes voor toekomstige aardobservatie

Satellietinstrument registreert uitstoot individuele schepen

Computer leert hoe rare deeltjesfysica eruit ziet

Sterrenkundigen ontdekken meest metaalarme bolhoop

>> Meer verwant nieuws
Carrièrekansen (meer)
Agenda

Electrical Safety in Industrial Installations

Pilz Academy - Herentals

woensdag 2 december 2020

Logistiek Manager als Logistiek Auditor

IMF Academy (centraal Nederland)

van 3/12/2020 tot 17/12/2020

Energy Mission Webinar

online event

donderdag 3 december 2020

Safety validation training

Pilz Academy - Herentals

donderdag 3 december 2020

Overdrukbeveiliging en veiligheidskleppen

Het ingenieurshuis - Antwerpen

van 7/12/2020 tot 10/12/2020

Geotechniekdag 2020

Online studiedag

dinsdag 8 december 2020

Keuze van de redactie

(27/11) Eerste AI-gestuurde verpakkingsmachine ontwikkeld

(25/11) Photovoltatronics: slimme, communicerende zonnecellen onderzocht

(24/11) Autobekledingsbedrijf wordt producent van mondmaskers

(23/11) Nederlandse studenten ontwikkelen oven voor recyclage e-waste

(19/11) Proximus, SkeyDrone en DroneMatrix ontwikkelen drone-platform

(18/11) 600.000 euro voor 25 innovatieve West-Vlaamse samenwerkingsprojecten

>> Meer blikvangers

ENGINEERINGNET.BE - De onderzoekers bekeken de prestaties van vier verschillende zelflerende systemen in het ontdekken van afwijkingen van het Standaard Model van de deeltjesfysica.

Vooral combinaties van zulke systemen lijken veelbelovend, zegt oud-Nikhefpromovendus Melissa van Beekveld, sinds kort theoreticus in Oxford.

‘Er zijn erg veel modellen en ideeën, en maar beperkte middelen en mensen om ze allemaal na te lopen. Machines kunnen helpen om de interessante ideeën eruit te selecteren en die verder te bekijken.’

De groep rond RU-onderzoeker Sascha Caron, ook Nikhef, werkt al geruime tijd aan toepassingen van kunstmatige intelligentie in de deeltjesnatuurkunde.

Er wordt onder meer gekeken naar bruikbaarheid bij het ATLAS-experiment, de KM3NeT neutrinotelescoop, bij zwaartekrachtsgolven en gammastraling bij kosmische straling.

Inmiddels zijn er honderden zelflerende algoritmes voor dit type onderzoek. Binnenkort verschijnt daarvan voor het eerst een ranking.

Zelflerende systemen speuren naar uitschieters bij deeltjesprocessen die niet meer in het raamwerk van het Standaard Model passen. Daartoe leren ze wat normaal is door de verwachte patronen bij deeltjesbotsingen in zich op te nemen.

In de test van de vier zelflerende technieken is gebruik gemaakt van kunstmatige data, die met zogeheten Monte Carlo-technieken zijn aangemaakt volgens de regels van het Standaard Model.

In de nieuwe studie is vooral gekeken hoe elk systeem na die training reageert op processen die ondenkbaar zijn in het Standaard Model, zogeheten anomalieën. Sommige van de onderzochte technieken blijken zulke onmogelijkheden makkelijker te spotten dan andere, aldus Van Beekveld.

‘Maar de bottom-line is dat machine learning een bruikbaar hulpmiddel is bij het speuren naar nieuwe fysica. Dit is absoluut de weg voorwaarts.’

Machine learning is in de deeltjesfysica dan ook een snelgroeiende interesse. Maar het is, zegt Van Beekveld, niet waarschijnlijk dat één specifieke benadering of techniek de doorbraak zal leveren.

‘Machine learning is een breed begrip, zoiets als wiskunde. Een enorme gereedschapskist waar je uiteindelijk uit neemt wat je nodig hebt. Wat dat betreft staan we echt nog aan het begin. << (Lydia Heida) (foto: evilrogue - 123RF)

Reageren
Abonneer op onze nieuwsbrief

Mis ook dit niet...

Goedkope en groene waterstof op industriële schaal

TNO en andere vooraanstaande kennisinstellingen in Europa lanceren voorstellen om elektrolyse van waterstof met duurzame energie op grotere schaal snel te introduceren, tegen lagere kosten.

Toekomstig hoorapparaat luistert naar hersengolven

KU Leuven heeft een techniek ontwikkeld, dat op basis van hersengolven binnen de seconde bepaalt naar wie je luistert, en ruis weg filtert. Dit moet leiden tot betere hoorapparaten.

Consortium met DEME wint contract voor bouw Italiaanse haven

Een consortium met Dredging International (dochter van DEME) en het Italiaanse bouwbedrijf Consorzio Stabile Grandi Lavori gaat de Ravenna Port Hub in Italië bouwen.

Photovoltatronics: slimme, communicerende zonnecellen onderzocht

TU Delft gaat zonnecellen zo ontwerpen dat er sprake is van een nieuwe component die naast elektriciteitsopwekking ook informatie kan verwerken en delen.

Autobekledingsbedrijf wordt producent van mondmaskers

In het Oost-Vlaamse Assenede produceert ECA sinds juli chirurgische mondmaskers. Daarvoor zette het Belgische autobekledingsbedrijf een volledig nieuwe afdeling op.

Europees herstelplan: 10 voorstellen van Agoria voor Belgisch digitaal plan

In het Europees herstelplan staat dat minstens 20% van het budget van de 'faciliteit voor herstel en veerkracht' wordt aangewend voor digitaal. Dit is ruim 1 miljard euro voor België.

Biodiesel uit afval helpt CO2-emissies te verminderen

In de transportsector wordt bij het verlagen van CO2-emissies vaak richting elektrische trucks gekeken, maar biodiesel HVO, gemaakt uit afvalstoffen, is eveneens een valabel alternatief.

Elektrisch aangedreven locomotief milieuvriendelijker en kostenefficiënter

Siemens Mobility ontwikkelde de Vectron Dual Mode-locomotief, die de voordelen van elektrische aandrijving gebruikt waar mogelijk en overschakelt naar diesel waar nodig.

EvoTRAC S1901-platform biedt flexibiliteit en ingebouwde AI

Kontron heeft zijn EvoTRAC S1901-platform gelanceerd. geschikt voor veeleisende toepassingen in zware mobiele machines in de bouw-, landbouw-, vrachtwagen- en mijnbouwsector. Het is een modulair AI-geoptimaliseerd systeem, ontworpen om GPU-versnelde applicaties te voeden vanuit een compacte, robuuste vormfactor. >>

Partners