Ein neuer KI-Algorithmus erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Partikeldetektion bei CERN-S Large Hadron Collider und bereitet sich auf zukünftige Upgrades vor. A new AI algorithm boosts particle detection accuracy and speed at CERN’s Large Hadron Collider, preparing for future upgrades.

Ein neuer Algorithmus für maschinelles Lernen, MLPF, entwickelt von der CMS-Kollaboration am CERN, hat die Rekonstruktion von Proton-Proton-Kollisionen am Large Hadron Collider verbessert. A new machine learning algorithm, MLPF, developed by the CMS collaboration at CERN, has improved the reconstruction of proton-proton collisions at the Large Hadron Collider. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Methoden lernt MLPF von simulierten Daten, Partikel genauer und schneller zu identifizieren und erreicht damit bis zu 10-20% bessere Präzision in wichtigen Impulsbereichen und läuft schneller auf GPUs. Unlike traditional rule-based methods, MLPF learns from simulated data to identify particles more accurately and quickly, achieving up to 10–20% better precision in key momentum ranges and running faster on GPUs. Es entspricht oder übertrifft die Leistung des langjährigen Partikel-Flow-Algorithmus, was eine effizientere Datenanalyse ermöglicht. It matches or exceeds the performance of the long-standing particle-flow algorithm, enabling more efficient data analysis. Die Weiterentwicklung wird voraussichtlich entscheidend sein, während des LHC-Upgrades 2030, das die Kollisionsraten verfünffacht, tiefere Tests des Standardmodells unterstützt und nach neuer Physik sucht. The advancement is expected to be crucial during the LHC’s 2030 upgrade, which will increase collision rates fivefold, supporting deeper tests of the Standard Model and searches for new physics.