Künstliche Intelligenz revolutioniert Simulationsprozesse in der Teilchenphysik

LONDON (IT BOLTWISE) – In der Welt der Teilchenphysik und Astrophysik sind riesige Datenmengen keine Seltenheit. Die Experimente an Teilchenbeschleunigern wie dem LHC am CERN oder die Beobachtungen von Teleskopen erzeugen unvorstellbare Mengen an Daten, die für die Forschung unerlässlich sind. Um diese Datenmengen zu bewältigen, setzen Wissenschaftler zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI), um die Rechenzeit für Simulationen drastisch zu reduzieren.

Die Teilchenphysik steht vor der Herausforderung, enorme Datenmengen zu verarbeiten, die bei Experimenten an Teilchenbeschleunigern wie dem LHC am CERN entstehen. In jeder Sekunde finden dort rund 40 Millionen Ereignisse statt, von denen nur ein Bruchteil gespeichert wird. Um diese realen Ereignisse zu verstehen, sind Simulationsdaten unerlässlich. Diese Simulationen erfordern jedoch immense Rechenressourcen, da herkömmliche Computerprozessoren etwa eine Minute benötigen, um ein einziges Ereignis zu simulieren.

Traditionell werden diese Simulationsdaten in großen Rechenzentren mit Hilfe von Supercomputern erzeugt. Doch selbst diese leistungsstarken Maschinen stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die Produktion von Elementarteilchen wie Z-Bosonen mit hoher Genauigkeit zu simulieren. Solche Simulationen können Millionen von CPU-Jahren erfordern, was nicht nur zeitaufwendig, sondern auch energieintensiv ist.

Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. Das Projekt „KISS“ zielt darauf ab, diese komplexen Simulationen zu vereinfachen, indem es KI-Modelle nutzt, die ähnlich wie Sprachmodelle trainiert werden. Anstatt auf Texten basieren diese Modelle auf Simulationsdaten, die in herkömmlichen Simulationen gewonnen wurden. Die KI erkennt Muster in den simulierten Ereignissen und kann daraus neue Simulationsdaten generieren, ohne jede Berechnung im Detail nachvollziehen zu müssen.

Die Hoffnung ist, die Rechenzeit um ein bis zwei Größenordnungen zu reduzieren und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Erste Ergebnisse sind vielversprechend: Die Simulation von Z-Bosonen konnte bereits von 50 Millionen auf acht Millionen CPU-Jahre reduziert werden. Dies zeigt das Potenzial der KI, die Effizienz von Simulationsprozessen erheblich zu steigern.

Ein wichtiger Aspekt bei der Nutzung von KI in der Physik ist die Validierung der erzeugten Daten. Es muss sichergestellt werden, dass die KI keine fehlerhaften oder einseitigen Daten produziert. Daher werden die KI-generierten Simulationsdaten mit klassisch erzeugten Simulationen verglichen. In Fällen, in denen besonders hohe Genauigkeit erforderlich ist, wird ein zweistufiger Prozess angewendet: Ein KI-Algorithmus erstellt einen Vorschlag, der dann von einem zweiten Algorithmus validiert wird.

Die Anwendungsmöglichkeiten dieser KI-Technologie sind vielfältig. Neben der Teilchenphysik könnten auch die Astro- und Astroteilchenphysik von diesen Fortschritten profitieren. In der Radioastronomie und anderen Bereichen könnte die KI ebenfalls nützlich sein. Für die Klimaforschung hingegen sind andere Ansätze erforderlich, da hier lange Zeiträume und komplexe Variablen eine Rolle spielen.

Die Integration von KI in die Simulationsprozesse der Physik könnte die Art und Weise, wie wissenschaftliche Daten verarbeitet werden, grundlegend verändern. Während die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, zeigen die bisherigen Erfolge, dass KI das Potenzial hat, die Effizienz und Genauigkeit von Simulationen erheblich zu verbessern.

Unseren KI-Morning-Newsletter «Der KI News Espresso» mit den besten KI-News des letzten Tages gratis per eMail - ohne Werbung: Hier kostenlos eintragen!