از 30 آوریل تا 3 مه، بیش از 300 محقق فیزیک بنیادی در آمستردام برای اولین ویرایش کنفرانس EUCAIF، ابتکاری با حمایت کنسرسیوم های APPEC، NuPecc و ECFA، که هدف آن تحریک فعالیت های تحقیقاتی آینده اروپا در زمینه فیزیک بنیادی است، ملاقات خواهند کرد. با استفاده از فناوری های هوش مصنوعی
گروه ما، به رهبری ساشا کارون و کریستوف ونیگر از دانشگاه آمستردام، شامل چندین دانشمند برجسته است که در زمینه‌های فیزیک نظری، فیزیک تجربی در شتاب‌دهنده‌های ذرات، آشکارسازهای امواج گرانشی، فیزیک هسته‌ای و نوترینو، و فیزیک ذرات ستاره‌ای کار می‌کنند. ما کنفرانس EUCAIF را به عنوان یک پلتفرم راه اندازی برای تلاشی منسجم تر برای سازماندهی کاربرد روش های هوش مصنوعی برای دستیابی به اهداف تحقیقات علمی خود سازماندهی کردیم زیرا دریافتیم که پیشرفت کیفی با بهره برداری از هم افزایی موجود در مشکلات به ظاهر متفاوت امکان پذیر است.
فیزیکدانان یک سنت طولانی در حل مسئله و فاکتتومر بودن دارند. با پرسیدن سؤالات دشوار در مورد ساختار ماده و نحوه عملکرد جهان، میله را برای خود بسیار بالا می گذاریم. این ما را مجبور می‌کند که در صورت وجود از فناوری‌های پیشرفته استفاده کنیم، یا در غیر این صورت آنها را دوباره اختراع کنیم: این داستان مربوط به ساخت لوله‌های شیشه‌ای با خلاء بالا در قرن نوزدهم بود (که منجر به کشف پرتوهای ایکس، الکترون‌ها و مطالعه شد. اثر فوتوالکتریک) یا در اطراف توسعه آشکارسازهای سیلیکونی مقاوم در برابر تشعشع (که برای مثال نقش مهمی در کشف کوارک بالایی ایفا کردند).
تا دهه 1980، الزامات محاسباتی پیچیده شتاب‌دهنده‌های ذرات، فیزیکدانان را ملزم می‌کرد تا متخصص نرم‌افزار شوند، مهارت‌های برنامه‌نویسی سطح بالا را کسب کنند و همچنین به عنوان توسعه‌دهنده سخت‌افزار رایانه سفارشی کار کنند. با این حال، به تدریج مشخص شد که زمان ما می تواند بهتر در جای دیگری صرف شود و رایانه های تجاری موجود ارزان ترین و کاربردی ترین راه برای ابزار آزمایش های ما هستند. اما ما هرگز نوشتن کد (زشت) را متوقف نکردیم!
امروزه، روند مشابهی را می توان در فناوری جدید – هوش مصنوعی – مشاهده کرد. ما 40 سال است که از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های خود استفاده می‌کنیم و امروز نیز به این کار ادامه می‌دهیم (و از انجام آن لذت زیادی می‌بریم). اما ما همچنین می‌دانیم که دستاوردهای عظیم حاصل از پیشرفت‌های جدید هوش مصنوعی یک اثر برشی بین کارهایی که می‌توانیم به تنهایی انجام دهیم و آنچه با منابع عظیم Google، OpenAI و سایر بازیگران اصلی ممکن می‌شود، ایجاد می‌کند.
به منظور پر کردن این شکاف و دسترسی تحقیقات پایه به آخرین فناوری هوش مصنوعی، برخی از ما سعی کرده‌ایم با دانشمندان کامپیوتر ارتباط برقرار کنیم، علاقه آنها را به مشکلات خاص خود برانگیخته و همکاری‌های پایداری ایجاد کنیم. از آنجا که مشکلات ما بسیار خاص هستند – معمولاً نمی توان آنها را به سادگی با دانلود نسخه بعدی LLama یا یک مدل زبان اصلی دیگر حل کرد. آنچه ما نیاز داریم یک دیدگاه تخصصی در مورد بهترین روش استفاده از فناوری های جدید موجود و اینکه چگونه می توانیم اطمینان حاصل کنیم که تحقیقات ما قادر به استفاده از آنها در آینده است، است.
سهم کوچک من در بالا، ایجاد همکاری MODE در چهار سال پیش بود. با چند همکار در تعداد انگشت شماری از مؤسسات در اروپا و ایالات متحده، ما شروع به کار بر روی چگونگی استفاده از ابزارهای یادگیری عمیق – با پشتیبانی از زبان های برنامه نویسی متمایز – برای ایجاد مدل های کامل از آزمایش های خود کردیم. ایده این است که اکنون می توان یک آشکارساز ذرات طراحی کرد تا نه تنها خوب باشد، بلکه بهترین آشکارساز ممکنی باشد که می توانید برای یک کار خاص بسازید. این امر مستلزم در نظر گرفتن همه چیز است، از فرآیندهای فیزیکی که اطلاعات مورد نظر را تولید می کند، هندسه و عملکرد ابزارهای تشخیص، نرم افزاری که اطلاعات را استخراج می کند و نتایج نهایی را تولید می کند.
MODE اکنون شامل بیش از 40 عضو از حدود 30 موسسه در سه قاره است. ما فهرست بلندبالایی از پروژه‌ها داریم که در آنها سعی می‌کنیم طراحی ابزارها را برای تحقیقات بنیادی از ابتدا تا انتها بهینه کنیم – از توموگرافی میون گرفته تا کالری‌سنج‌های هادرون و آنتن‌های زمینی برای تشخیص اشعه گاما تا آشکارسازهای آینده برای برخورددهنده میون. ما همچنین از پتانسیل الگوهای محاسباتی کاملاً جدید مانند محاسبات نورومورفیک استفاده می کنیم.
اما تلاش‌های MODE تنها بخش کوچکی از مشکلاتی را هدف قرار می‌دهد که محققان پایه می‌خواهند با هوش مصنوعی حل کنند. EUCAIF با فراخوانی از همه فیزیکدانان جوان و باهوش که اهمیت هوش مصنوعی را برای علم درک می کنند، فرصتی برای سازماندهی تلاش های خود برای دستیابی به روش های پیشرفته هوش مصنوعی است. البته، این تنها در صورتی امکان پذیر است که محققان هوش مصنوعی را در این تلاش مشارکت دهیم و این بخش چالش برانگیز برنامه ما است.
در EUCAIF، من رئیس مشترک یکی از چهار گروه کاری خواهم بود که برای توسعه بیشتر تعریف کرده‌ایم و کنفرانس را آغاز خواهند کرد. کارگروه تحت عنوان “طراحی مشترک آشکارسازهای زمینی و فضایی آینده با کمک هوش مصنوعی“، و سه سوال حیاتی که رویداد حول آن می چرخد عبارتند از:
1) “پارادایم های طراحی موجود برای ابزارهای فیزیک ذرات و اختر ذرات که در عصر هوش مصنوعی منسوخ شده اند را شناسایی کنید و استراتژی های نرم افزاری و مسیرهای تحقیقاتی را برای منسوخ کردن آنها توسعه دهید.”
2) از توسعه ابزارهای شبیه‌سازی حمایت کنید که رویکردهای طراحی مشترک را برای بهینه‌سازی کلی موارد استفاده آشکارساز در HEP، astro-HEP، فیزیک هسته‌ای و نوترینو ممکن می‌سازد.
3) “درک محدودیت‌های فیزیکی اطلاعات تولید شده توسط فعل و انفعالات ذرات در کالری‌سنج‌های دانه‌ای و شرایط استخراج بدون تلفات آن به‌عنوان اولین گام برای هیبریداسیون کالری‌سنج‌ها به کمک هوش مصنوعی و ردیابی آشکارسازها در سیستم‌های چگالی متغیر بهینه شده.”
همانطور که می بینید، در چند سال آینده دست ما برای رسیدن به این هدف پر خواهد بود! من مشتاقانه منتظر اولین بحثی هستم که بعدازظهر سه شنبه آینده خواهیم داشت تا در مورد چگونگی شروع کار صحبت کنیم…
