Yeni Bir Sinir Ağı Türü Büyük Fiziğin Yardımına Geliyor


Graham, CNN yaklaşımını değiştirmeye çalıştı, böylece çekirdek, görüntünün yalnızca sıfırdan farklı bir değere sahip (ve yalnızca boş olmayan) en az bir piksel içeren 3’e 3 bölümlerine yerleştirilecekti. Bu şekilde, el yazısı Çince’yi verimli bir şekilde tanımlayabilen bir sistem üretmeyi başardı. Yalnızca yüzde 2,61 hata oranıyla karakterleri tek tek tanımlayarak 2013 yarışmasını kazandı. (İnsanlar ortalama yüzde 4,81 puan aldı.) Daha sonra dikkatini daha da büyük bir soruna çevirdi: üç boyutlu nesne tanıma.

Graham, 2017’de Facebook AI Research’e geçti ve tekniğini daha da geliştirdi ve yayınlanan the detaylar çekirdeği yalnızca sıfır olmayan bir değere sahip piksellere merkezleyen ilk SCNN için (çekirdeği en az bir “sıfır olmayan” piksele sahip herhangi bir 3’e 3 bölüme yerleştirmek yerine). Terao’nun parçacık fiziği dünyasına getirdiği bu genel fikirdi.

Yeraltı Çekimleri

Terao, Fermi Ulusal Hızlandırıcı Laboratuvarında, bilinen en zor temel parçacıklar arasında yer alan nötrinoların doğasını araştıran deneylerle ilgileniyor. Onlar aynı zamanda evrende kütle olarak en çok bulunan parçacıklardır (fazla olmasa da), ancak bir detektörün içinde nadiren ortaya çıkarlar. Sonuç olarak, nötrino deneyleri için verilerin çoğu seyrek ve Terao sürekli olarak veri analizine yönelik daha iyi yaklaşımlar arıyordu. SCNN’lerde bir tane buldu.

2019’da SCNN’leri, 2026’da devreye girdiğinde dünyanın en büyük nötrino fiziği deneyi olacak olan Derin Yeraltı Nötrino Deneyi veya DUNE’dan beklenen verilerin simülasyonlarına uyguladı. Proje, Chicago’nun hemen dışındaki Fermilab’dan nötrinoları vuracak. 800 mil topraktan Güney Dakota’daki bir yeraltı laboratuvarına. Yol boyunca, parçacıklar bilinen üç tip nötrino arasında “salınacak” ve bu salınımlar ayrıntılı nötrino özelliklerini ortaya çıkarabilir.

SCNN’ler, simüle edilmiş verileri sıradan yöntemlerden daha hızlı analiz etti ve bunu yaparken önemli ölçüde daha az hesaplama gücü gerektirdi. Umut verici sonuçlar, SCNN’lerin gerçek deneysel çalışma sırasında kullanılacağı anlamına gelir.

Bu arada 2021’de Terao, Fermilab’da MicroBooNE olarak bilinen başka bir nötrino deneyine SCNN’lerin eklenmesine yardımcı oldu. Burada bilim adamları, nötrinolar ile argon atomlarının çekirdekleri arasındaki çarpışmaların sonrasına bakıyorlar. Araştırmacılar, bu etkileşimler tarafından oluşturulan izleri inceleyerek, orijinal nötrinolar hakkında ayrıntılar çıkarabilirler. Bunu yapmak için, dedektörün üç boyutlu temsilinde piksellere (veya teknik olarak voksel adı verilen üç boyutlu karşılıklarına) bakabilen ve ardından hangi piksellerin hangi parçacık yörüngeleriyle ilişkili olduğunu belirleyebilen bir algoritmaya ihtiyaçları var.

Veriler çok seyrek olduğu için -büyük bir detektör içindeki küçük çizgiler (yaklaşık 170 ton sıvı argon)- SCNN’ler bu görev için neredeyse mükemmel. Terao, standart bir CNN ile, yapılacak tüm hesaplamalar nedeniyle görüntünün 50 parçaya bölünmesi gerektiğini söyledi. “Seyrek bir CNN ile tüm görüntüyü tek seferde analiz ediyoruz ve bunu çok daha hızlı yapıyoruz.”

Zamanında Tetikleyiciler

MicroBooNE üzerinde çalışan araştırmacılardan biri Felix Yu adında bir lisans öğrencisiydi. SCNN’lerin gücünden ve verimliliğinden etkilenerek, Güney Kutbu’ndaki IceCube Nötrino Gözlemevi’ne resmi olarak bağlı bir Harvard araştırma laboratuvarında yüksek lisans öğrencisi olarak bir sonraki iş yerine araçları yanında getirdi.

Gözlemevinin temel hedeflerinden biri, evrenin en enerjik nötrinolarını yakalamak ve onları, çoğu galaksimizin dışında bulunan kaynaklarına kadar izlemektir. Dedektör, Antarktika buzuna gömülü 5.160 optik sensörden oluşuyor ve bunların herhangi bir zamanda yalnızca küçük bir kısmı yanıyor. Dizinin geri kalanı karanlık kalır ve özellikle bilgilendirici değildir. Daha da kötüsü, dedektörlerin kaydettiği “olayların” çoğu yanlış pozitiftir ve nötrino avı için kullanışlı değildir. Yalnızca sözde tetik düzeyindeki olaylar, daha fazla analiz için kesinti yapar ve hangilerinin bu atamaya layık olduğuna ve hangilerinin kalıcı olarak göz ardı edileceğine dair anında karar verilmesi gerekir.



Kaynak : https://www.wired.com/story/a-novel-type-of-neural-network-comes-to-the-aid-of-big-physics/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir