Maschinelles Lernen nutzen, um die moderne Physik zu transformieren

Moderne Physik-Experimente erzeugen riesige Datenmengen. Tatsächlich produzieren einige Experimente mehr Daten als grosse Firmen wie Google oder Netflix. Um diese Daten effektiv zu verarbeiten, brauchen wir leistungsstarke Computer und effiziente Methoden. Die jüngsten Fortschritte in maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) zeigen vielversprechende Ansätze, um die Effizienz von physikalischen Arbeitsabläufen zu verbessern. Diese neuen Methoden können bestehende Prozesse beschleunigen und sind besonders effektiv, wenn spezialisierte Hardware wie GPUs oder FPGAs eingesetzt wird.

Anfang 2023 hat das MIT einen Workshop über den Einsatz von ML in der Physik organisiert, bei dem Forscher aus Bereichen wie Gravitationswellenphysik, Astrophysik und Teilchenphysik zusammenkamen. Sie haben Ideen und Fortschritte zum Einsatz von ML-Tools in ihren Forschungsabläufen geteilt. Dieser Artikel fasst einige der diskutierten Algorithmen und Rechenrahmen zusammen, sowie die erwarteten zukünftigen Anforderungen an rechnerische Ressourcen in diesen Bereichen.

#Maschinelles Lernen in der Physik

Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes Technologiefeld mit Anwendungen in vielen Bereichen. In der Physik hilft es bei Aufgaben wie Klassifikation, Tagging, Rauschreduzierung, Ereignisrekonstruktion und Erkennung ungewöhnlicher Ereignisse. Da die experimentelle Physik zunehmend ML einsetzt, ist es wichtig, die Recheneffizienz zu maximieren, um sowohl die Verarbeitungszeit als auch den Ressourcenverbrauch zu senken.

Eine effektive Methode zur Verbesserung der ML-Effizienz besteht darin, gemischte Rechensysteme zu verwenden, die zusätzliche Hardware wie GPUs und FPGAs nutzen. Während grosse Rechenzentren in den USA moderne Geräte für die wissenschaftliche Forschung haben, fehlen standardisierte Werkzeuge, um diese gemischten Ressourcen effektiv zu nutzen. Hochleistungsrechenzentren (HPC) wie das National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) oder das San Diego Supercomputer Center (SDSC) haben bedeutende GPU-Ressourcen verfügbar. Ihr Fokus liegt jedoch überwiegend auf Simulationen und Berechnungen in Bereichen wie Gitter-Quantenchromodynamik und astrophysikalischer Modellierung. Das bedeutet, dass es nur begrenzte Anwendungen dieser Systeme für Echtzeitoperationen in grossen Physik-Experimenten gegeben hat.

Jüngste Entwicklungen im ML für Physik haben signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen und bessere Algorithmusleistungen gezeigt. Es gibt wachsendes Interesse an der Nutzung grosser, gemischter Rechenressourcen, wo erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen möglich sind. Diese Situation bietet die Chance, physikalische Arbeitsabläufe in HPC-Umgebungen zu implementieren, um die rechnerischen Bedürfnisse zukünftiger Physik-Experimente stark zu unterstützen.

#Herausforderungen bei der Nutzung von HPC für Echtzeit-Physik

Es gibt Hindernisse bei der Nutzung von HPC-Ressourcen für Echtzeit-Physik-Workflows. Beispielsweise gab es nur begrenzte Anwendungen beim Ausbalancieren der Arbeitslast zwischen CPUs und GPUs, der Zuordnung verschiedener Algorithmen zu verschiedenen GPUs und der Verwendung industrieller Werkzeuge für grossangelegte Berechnungen in HPC-Umgebungen. Mit einigen Designanpassungen und Verbesserungen in der Funktionsweise aktueller und zukünftiger HPC-Zentren gibt es jedoch eine grosse Chance, die Implementierung von KI-gestützten Echtzeit-Verarbeitungssystemen für Physik-Experimente zu verbessern.

Um das Bewusstsein für ML, KI und rechnerische Werkzeuge zu schärfen, haben Veranstaltungen wie der Workshop "Accelerating Physics with ML at MIT" und Organisationen wie das Institute for Accelerated AI Algorithms for Data Driven Discovery (A3D3) Forscher aus verschiedenen Bereichen vereint, um Wissen über unterschiedliche Algorithmen und Rechenrahmen auszutauschen.

#Anwendungen in der elektromagnetischen Astronomie

Die elektromagnetische (EM) Astronomie erfährt einen signifikanten Anstieg des Datenflusses. Kommende optische Umfragen, wie die Legacy Survey of Space and Time (LSST) des Vera C. Rubin Observatoriums, werden transiente Warnungen in einer Rate aufzeichnen, die weit über früheren Umfragen liegt. Laufende Umfragen wie die Zwicky Transient Facility (ZTF) und der Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) verarbeiten bereits Millionen von Warnungen. Um den erwarteten Anstieg der Daten aus der LSST zu bewältigen, werden verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens entwickelt, um diese Warnungen zu verarbeiten, zu klassifizieren und zu analysieren.

Die LSST wird voraussichtlich jede Nacht 20 Terabyte an Bildern sammeln, was zu über zehn Millionen transienten Warnungen pro Nacht führt, die der wissenschaftlichen Gemeinschaft nur eine Minute nach der Erfassung zur Verfügung gestellt werden. Sieben Alert-Broker werden entwickelt, um diese Datenströme zu verwalten und nützlichen Zugang für Forscher zu bieten. Während diese Broker einige Fähigkeiten des maschinellen Lernens nutzen werden, fehlt ihnen momentan die erforderliche rechnerische Infrastruktur, um komplexere Algorithmen zu verarbeiten.

Für viele transiente Objekte sind zeitnahe Nachbeobachtungen entscheidend, um die zugrunde liegende Physik zu verstehen. Schnelle Nachmessungen, insbesondere in spezialisierten Bereichen wie der Spektroskopie, sind wichtig, um den Ursprung und die Mechanik dieser Ereignisse zu verstehen. Bestimmte Ereignisse müssen innerhalb von Sekunden oder Stunden nachverfolgt werden, während andere dies in Tagen oder Wochen benötigen.

Die rechnerischen Anforderungen für essentielle Algorithmen in der Zeitbereichs-optischen Astronomie, die von den Echtzeitfähigkeiten von HPC-Anlagen profitieren könnten, sind erheblich. Dies umfasst verschiedene Phasen von der Alarmvorbereitung, Klassifikation bis hin zur Parameterschätzung identifizierter Transienten.

#Alarmvorbereitung

Um Daten von Umfrage-Teleskopen zu verarbeiten und transiente Quellen zu finden, werden Differenzbildmethoden eingesetzt. Diese Prozesse können sehr anspruchsvoll sein und haben von GPU-Beschleunigung profitiert. Daraufhin identifizieren Real-Falsch-Klassifikationsalgorithmen, welche erkannten Transienten echt sind und welche nur Artefakte sind, die aus Rauschen oder anderen Problemen resultieren.

#Klassifikation

Derzeit werden verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung unterschiedlicher Warnungen aus Echtzeitströmen eingesetzt. Neuronale Netzwerkarchitekturen wie rekursive neuronale Netzwerke und Transformer haben vielversprechende Ergebnisse bei der Klassifizierung und Erkennung von Anomalien erzielt. Diese Algorithmen können in Echtzeit auf GPUs arbeiten. Viele Algorithmen führen jedoch zuerst eine Gausssche Prozessregression auf CPUs durch, um die Zeitreihendaten zu verbessern, bevor die Klassifikation erfolgt.

Der Zeitdruck zur Identifizierung transienter Ereignisse variiert. Bei Phänomenen wie Kilonovae ist eine schnelle Identifizierung entscheidend, während periodische Ereignisse wie Veränderliche Sterne keine sofortige Reaktion erfordern. Die Klassifizierung variabler Sterne erfordert typischerweise rechnerisch intensive Prozesse, die auf parallelen CPUs ausgeführt werden, bevor Algorithmen des maschinellen Lernens aktiv werden.

#Parameterschätzung

Sobald ein transientes Kandidat von einem Algorithmus des maschinellen Lernens klassifiziert wurde, kann die Echtzeitschätzung von Parametern helfen, wichtige physikalische Eigenschaften zu identifizieren, sodass Forscher sofort entscheiden können, welche Ereignisse eine Nachverfolgung verdienen. Traditionelle Methoden wie MCMC-Analysen zur Parameterschätzung von Supernovae sind ressourcenintensiv, aber jüngste Techniken mit ML-Algorithmen wie normalisierenden Flüssen und Autoencodern haben die Inferenz erheblich beschleunigt. Kilonovae sind selten und ihre Parameter werden oft durch eine Kombination von optischen, Gravitationswellen- und Gamma-Strahl-Datensätzen geschätzt, was zu hohen Rechenkosten führt.

#Anwendungen in der Gravitationswellenastronomie

Die Entdeckung von Gravitationswellen (GWs) im Jahr 2015 war ein entscheidender Moment in der Physik und führte zu bedeutenden Fortschritten in diesem Bereich. Der anhaltende Anstieg der erkannten GW-Ereignisse erfordert entsprechende Fortschritte bei den Algorithmen und der Rechenleistung, die für die Analyse zur Verfügung stehen. Die zunehmende Anzahl von Kandidaten bedeutet auch, dass traditionelle Ansätze möglicherweise unzureichend werden.

Mit der steigenden Zahl neu entdeckter GW-Ereignisse wird der Bedarf an besseren Algorithmen und mehr Rechenressourcen offensichtlich. Die Anforderungen an die Rechenleistung für die Suche, Klassifizierung und Katalogisierung dieser Ereignisse waren während der vorhergehenden Beobachtungsdurchläufe enorm. Der bevorstehende Durchlauf wird voraussichtlich noch mehr Entdeckungen bringen, was verbesserte Modellierungstechniken erfordert, um Schritt zu halten.

ML zeigt grosses Potenzial in verschiedenen Aspekten der Gravitationswellenanalyse, wie z.B. der Rauschreinigung von Daten oder der Identifizierung unbekannter Physik. Die Effizienz von Analysen mit GPUs hat bereits beträchtliche Geschwindigkeitsverbesserungen im Vergleich zu traditionellen Methoden erbracht. Es ist jedoch wichtig, die Ergebnisse zu verifizieren und sicherzustellen, dass Systeme diese Coprozessoren effizient für die Analyse von Live-Daten nutzen können.

#Rauschreduzierung

Umweltfaktoren können die Reaktion des GW-Detektors belasten, was es schwierig macht, Rauschen zu eliminieren. Algorithmen wie DeepClean haben Erfolge beim Umgang mit diesen nichtlinearen Rauschproblemen gezeigt, wodurch die Empfindlichkeit des Detektors erhöht wird, ohne die Parameterschätzung zu schädigen.

#Suchen

Matched Filtering bleibt der bekannteste Ansatz zur Entdeckung von Gravitationswellen, aber dieser Prozess kann rechnerisch intensiv sein. Neueste Fortschritte haben gezeigt, dass der Einsatz zeitlicher Netzwerke die Erkennungsraten verbessern und eine effiziente Wellenformextraktion ermöglichen kann. Die Entwicklung von Niedriglatenz-Datenprodukten, wie Himmelkarten, wurde ebenfalls demonstriert, indem normalisierende Flüsse verwendet wurden.

Andere innovative Projekte wie Aframe verfolgen einen einzigartigen Ansatz, indem sie neuronale Netzwerke verwenden, um Echtzeit-Erkennungsmetriken direkt aus den Strain-Daten zu erzeugen. Mit einer Kombination aus echtem Detektorrauschen und zuvor bekannten Signalen könnten diese Algorithmen die Signalentdeckung erheblich verbessern.

#Parameterschätzung

Amortized Simulation-Based Inference ist ein Konzept, das in mehreren physikalischen Bereichen an Bedeutung gewinnt. Ein Beispiel ist der DINGO-Algorithmus, der die Schätzung von binären Parametern aus Gravitationswellenereignissen durchführt. Er nutzt fortschrittliche Techniken, um Ergebnisse so genau wie traditionelle Sampling-Methoden zu liefern, aber deutlich schneller. Diese Art der Schätzung ist entscheidend, um mit der wachsenden Entdeckungsrate Schritt zu halten.

#Anwendungen in der Hochenergiephysik

Die Hochenergiephysik (HEP) hat steigende Datenanforderungen, während sich experimentelle Techniken weiterentwickeln. Während Einrichtungen wie der Large Hadron Collider (LHC) in neue Phasen übergehen, könnten die Datensatzraten erheblich steigen. Um den Bedarf an Rechenressourcen zu decken, konzentriert sich die HEP-Forschung darauf, die Effizienz der Arbeitsabläufe zu verbessern.

Ein vielversprechender Ansatz ist die Nutzung von Coprozessoren wie GPUs und FPGAs, um die Abhängigkeit von traditionellen CPUs zu verringern und damit die Datenverarbeitung und andere komplexe Berechnungen zu beschleunigen. ML-Algorithmen werden zunehmend für verschiedene Aufgaben eingesetzt, einschliesslich Regression und Klassifikation.

#Datenverfeinerung

In den LHC-Experimenten können Arbeitsabläufe wie die MiniAOD-Produktion von GPU-Beschleunigung profitieren. Dies umfasst Algorithmen zur Jet-Tagging und Regression, zur Schätzung von fehlender Energie und zur Identifizierung spezifischer Teilchentypen. Geschwindigkeitsverbesserungen können zu kürzeren Verarbeitungszeiten und höherer Effizienz im Umgang mit umfangreichen Datensätzen führen.

#Ereignisrekonstruktion

Die Ereignisrekonstruktion ist in der HEP entscheidend, insbesondere für das Tracking von geladenen Teilchenbahnen. Dieser Schritt kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Neue Arbeitsabläufe, die graph-neuronale Netzwerke wie Exa.TrkX verwenden, bieten signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen, die eine schnellere Bahnachverfolgung und bessere Gesamtverarbeitungszeiten ermöglichen.

#Zukünftige Richtungen im Computing für die Physik

Während die Physikgemeinschaft weiterhin ML und KI übernimmt, wird der Bedarf an innovativen rechnerischen Lösungen immer kritischer. Verschiedene Disziplinen innerhalb der Physik zeigen eine reiche Vielfalt in ihren Rechenbedürfnissen, von den benötigten Ressourcen für eine effiziente Verarbeitung bis zu der Bandbreite, die für den Umgang mit grossen Datenmengen erforderlich ist.

Eine mögliche Lösung wäre die Einrichtung eines speziellen Rechenzentrums, das gezielt auf die unterschiedlichen Bedürfnisse verschiedener Experimente zugeschnitten ist. Ein solches Zentrum könnte Kooperationen, schnelle Forschung und Entwicklung fördern und wichtige Ressourcen für die zunehmend anspruchsvollen Datenverarbeitungsaufgaben in modernen Physik-Experimenten bereitstellen.

#Fazit

Die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Physik-Arbeitsabläufe hat erhebliches Potenzial gezeigt, um Effizienz und Effektivität zu verbessern. Hochleistungsrechnen, kombiniert mit fortschrittlichen Algorithmen, hat das Potenzial, die Art und Weise zu transformieren, wie Experimente mit grossangelegten Daten umgehen. Indem die Zusammenarbeit gefördert und spezialisierte Rechenressourcen entwickelt werden, kann die Physikgemeinschaft die Vorteile dieser Fortschritte maximieren. Mit dem erwarteten Wachstum an Daten und Experimenten ist jetzt der ideale Zeitpunkt, um diese Entwicklungen für die Zukunft zu festigen.