北京
DUNE正为应对数据洪流做准备，人工智能或将决定哪些转瞬即逝的粒子事件值得关注。
世界上最雄心勃勃的中微子实验之一——深地下中微子实验（DUNE）正在建设中，其目标是捕捉宇宙中最难以捉摸的一些粒子。然而，要想发现那些转瞬即逝的信号，或许很快就要借助人工智能。随着这台巨型探测器在南达科他州地下一英里处逐渐成型，研究人员正在开发人工智能系统，用以筛选海量数据、识别中微子相互作用、发现恒星爆炸的迹象，甚至检测探测器内部的故障。
这可能会从根本上改变科学家在DUNE这样大规模装置上开展粒子物理实验的方式。例如，AI可以近乎实时地识别重要事件，并引导研究人员关注最值得研究的信号，而不必等待传统分析方法慢慢处理完海量数据。
DUNE代表索詹娅·戈拉皮尼表示：“这些方法将真正加速DUNE的调试进程，提升实验的灵敏度，从而充分发挥我们的发现潜力。”
AI能读懂幽灵粒子的径迹吗？
中微子的研究难度众所周知。每秒钟有数万亿个中微子穿过我们的身体，但它们极少发生相互作用，因此探测它们需要庞大的探测器和强烈的中微子束流。费米实验室将产生一束强大的中微子束，并将其发往南达科他州桑福德地下研究设施的探测器。在那里，充满液态氩的巨大腔室将记录下中微子与氩原子碰撞时留下的细微痕迹。
将如此大量的氩维持在恰当状态本身就是一个巨大的工程挑战。DUNE计划建造的两个远探测器低温恒温器，每个最终将容纳约1.7万吨液态氩，温度维持在约零下184摄氏度。这些巨大的低温容器必须让氩保持足够低温，探测器才能正常工作。
然而，问题并不会在中微子被探测到时结束。每次相互作用都可能产生数种粒子，每种粒子都会在氩中留下一条径迹。科学家必须沿着这些径迹逆向推演，以确定碰撞发生的位置、产生了哪些粒子，以及原始中微子的能量和方向。
费米实验室的研究人员已花费多年时间测试机器学习能否加快这一过程。MicroBooNE实验是最早运用深度神经网络分析液氩探测器图像的高能物理实验之一。如今，DUNE正在将这一方法推向更深的层次。
DUNE的人工智能专家利·怀特黑德说：“我们将获得这些相互作用的高分辨率、近乎照片级质量的图像。这很棒，但也带来了挑战，比如因为能看清如此精细的细节，反而使得重建工作更加困难。”
AI当起恒星爆发守望者
DUNE的人工智能还将搜寻一种远为罕见的现象——银河系中的超新星爆发。当一颗大质量恒星坍缩并爆发时，中微子会从其内部逃逸，并可在光线闪耀变得可见之前抵达地球。这为科学家提供了一个难得的机会，去研究垂死恒星内部发生的剧烈过程。DUNE所建的巨型液氩探测器，其部分目的就是为了捕捉来自邻近超新星等天体物理事件的中微子。
一套AI触发系统将持续监测DUNE探测器，寻找超新星中微子爆发的特征模式。一旦发现值得注意的信号，该系统就会将候选事件前10秒到后100秒的数据保存下来。
这能为天文学家提供早期预警，使他们能在爆发恒星的光芒仍在抵达之际，便将望远镜转向目标。而中微子本身则可以揭示爆炸留下的遗骸——可能是一颗中子星或一个黑洞。这让DUNE既是一台粒子探测器，又扮演着宇宙预警系统的角色。
AI有望成为DUNE的技术员
DUNE的庞大规模中还隐藏着另一个问题，那就是让探测器持续运行。成千上万个部件必须在地下协同工作，一旦出现故障，操作员需要迅速做出反应。因此，研究人员正在探究能否用大型语言模型去搜索以往已解决问题的记录，并为操作员指出相关的修复方法。
机器学习最终甚至可以更进一步，在实际故障发生之前，就识别出预示探测器异常的模式。因此，这一思路反映了一种更广泛的推动力，即在粒子物理实验中全面引入人工智能——这些实验设施正日益复杂，所产生的数据量已超出传统方法所能轻松处理的范畴。
构建AI驱动的物理实验
DUNE最终将产生拍字节级别的数据，这使得快速而可靠的分析变得至关重要。研究人员在开发探测器的同时，也在开发AI工具，并与国家实验室和高校合作，建设处理信息洪流所需的计算基础设施。目前，该合作组已有来自超过35个国家和欧洲核子研究组织（CERN）的1500多名科学家和工程师参与其中，同时它也在培养下一代研究人员。
这些AI系统需要与实验同步开发和测试。如果它们能如预期那样发挥作用，DUNE有望成为一种范例，展示AI如何帮助科学家运行巨型实验，并发现隐藏在压倒性海量数据中的稀有信号。
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