راه‌اندازی نخستین برخورددهنده ذرات مبتنی بر هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۳۰
جهان در آستانه ورود به فصلی نوین از فیزیک ذرات قرار دارد با تدشین اولین شتاب‌دهنده مبتنی بر هوش مصنوعی که پیش‌بینی می‌شود در میانه دههٔ ۲۰۳۰ میلادی عملیاتی شود. این طرح کلان با نام «برخورددهنده الکترون-یون» (EIC) و بودجه‌ای بین ۱.۷ تا ۲.۸ میلیارد دلار در آزمایشگاه ملی بروک‌هون نیویورک در حال اجرا است. ویژگی منحصر‌به‌فرد این مرکز، ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در لایه‌های ابتدایی معماری شتاب‌دهنده و آشکارسازها است که قدرت پردازش بی‌سابقه‌ای را فراهم می‌کند.
این پایگاه علمی پیشرفته، حاصل همکاری آزمایشگاه بروک‌هون، مرکز شتاب‌دهنده ملی توماس جفرسون و بیش از ۳۰۰ موسسه بین‌المللی، قابلیت ثبت و پردازش ۵۰۰ هزار برخورد در هر ثانیه را خواهد داشت. حجم عظیم داده‌ها نیازمند سیستمی است که بتواند رویدادها را در لحظه مرتب‌سازی و فیزیک درونی ذرات را بازسازی نماید، مسئولیتی که به طور کامل بر عهده یادگیری ماشینی سپرده شده است.
🔗 بیشتر بخوانید: آمبرتو گیدونی، اولین فضانورد اروپایی در ایستگاه فضایی بین‌المللی_دانستنی
نخستین شتاب‌دهنده ذرات هوشمند در سطح جهان
یکی از چالش‌های بنیادین در این پروژه، مدیریت همزمان ده‌ها هزار پارامتر فنی برای ثبات نگه‌داشتن باریک‌های ذرات است که در یک مسیر دایره‌ای ۳.۸۶ کیلومتری با سرعت نزدیک به نور در حال حرکت هستند.
«گئورگ تورکوات»، استاد دانشگاه کرنل، تأکید می‌کند که نظارت بر این حجم از تنظیمات فراتر از توانایی انسان است؛ از این رو سیستم نظارت کامپیوتری برای کنترل خودکار طراحی شده است. تیم تخصصی EIC-BeamAI در حال حاضر با بهره‌گیری از سخت‌افزارهای موجود، موفق به پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی شده که عملکردی معادل اپراتورهای انسانی باتجربه ارائه می‌دهند.
🔗 بیشتر بخوانید: برخورددهنده سرن به گمان زیادً کوچک‌ترین ذره ترکیبی جهان را کشف کرد_دانستنی
تکنولوژی دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) نیز بخش حیاتی این نوآوری محسوب می‌شود که یک مدل مجازی دقیق و لحظه‌ای از شتاب‌دهنده فراهم می‌آورد. این مدل به محققان امکان می‌دهد پیش از اعمال هرگونه تغییر در دستگاه واقعی، نتایج را ازمایین و حتی الگوهای مخرب در آهن‌رباها را پیش‌بینی کنند تا از آسیب به تجهیزات پیشگیری شود.
در بخش طراحی آشکارساز نیز طرحی به نام AID2E با همکاری موسساتی چون دانشگاه کاتولیک آمریکا، دانشگاه دوک و کالج ویلیام اند مری تدوین شده که از هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی میلیون‌ها سناریوی برخورد بهره می‌برد. این رویکرد باعث می‌شود طراحی قطعات با دقت بالاتر، هزینه کمتر و مصرف انرژی بهینه‌تر نسبت به روش‌های سنتی محقق گردد.
