Réseau de neurones artificiels pour une reconstruction efficace, robuste, et interpretable dans la physique et au-delà – ANN4EUROPE

Le traitement des données en physique expérimentale des hautes énergies et des ions lourds a toujours été l'un des problèmes les plus difficiles dans le domaine, tant sur le plan mathématique que informatique. Les générations futures d'expériences nécessitent la capacité de reconstruire et de classer des volumes de données allant jusqu'à 500 Tbits par seconde d'une manière abordable et économe en énergie. Avec la fragmentation croissante des architectures informatiques et leur spécialisation pour les tâches d'IA, la résolution de ce problème nécessitera le développement de nouveaux algorithmes et techniques avec des méthodes d'IA au cœur. Comme le volume et la complexité des données auxquelles font face nos expériences dépassent les applications industrielles les plus complexes, nous pouvons raisonnablement nous attendre à ce que le succès de ce projet se traduise dans d'autres domaines où la reconnaissance de formes en temps réel alimentée par le IA est nécessaire. Les exemples incluent les voitures autonomes, les villes intelligentes, la détection en temps réel des anomalies dans les procédures médicales ou les processus industriels, et bien d'autres.

Nous développerons des méthodes de réseaux neuronaux profonds qui permettront un traitement rentable et économe en énergie des données dans diverses expériences en physique des hautes énergies et des ions lourds. En nous appuyant sur les infrastructures logicielles durables et ouvertes existantes, et sur notre expérience des expériences LHCb (CERN) et CBM (FAIR) en particulier, nous mettrons nos avancées à la disposition de tous ceux qui souhaitent en bénéficier.

Nous avons des décennies d'expérience très complémentaire dans le développement de traitements en temps réel rapides, fiables et très efficaces, ainsi que dans l'utilisation de réseaux de neurones artificiels à toutes les étapes les plus longues des expériences. Nous avons également une expérience éprouvée dans le développement de solutions de traitement de données originales à travers une gamme d'architectures informatiques et en prenant ces idées originales des projets de R&D à la production. La collaboration entre nos équipes nous permettra d'utiliser l'IA pour tirer le meilleur parti de la puissance des architectures informatiques hybrides de demain, en apportant des améliorations d'ordre de grandeur en informatique et en efficacité énergétique et en alimentant la recherche fondamentale de demain.