数学与计算

高能物理计算的过去、现在和未来

字号+ 作者:admin 来源:小丑鱼-分享科普知识 2019-12-01 16:46

CERN的主要计算任务之一是对大量粒子碰撞进行分类,然后找出有趣的碰撞。这种大数据对高能物理产生了什么影响? 我想提出一个问题,因为与谈论大数据对高能物理的影响相比,我认为谈论高能物理对大数据的影响更有趣。 高能物理学家从1990年代开始处理非常大的数据集。在所有科学学科中,我们的数

  CERN的主要计算任务之一是对大量粒子碰撞进行分类,然后找出有趣的碰撞。这种“大数据”对高能物理产生了什么影响?

  我想提出一个问题,因为与谈论大数据对高能物理的影响相比,我认为谈论高能物理对大数据的影响更有趣。

  高能物理学家从1990年代开始处理非常大的数据集。在所有科学学科中,我们的数据集是最大的,我们必须开发自己的解决方案来处理它们-首先是因为没有别的东西,其次是因为CERN在鼓励我们的特定社会,经济和政治框架内运作将工作分散到不同的成员国。这是自然而然的:我们从国家资助机构那里获得了很多用于计算的资金,它们自然而然地在本地投资。

  因此,高能量物理学家在做大数据之前就在做大数据。但是由于某种原因,我们当时未能很好地进行沟通,因此我们无法利用它。开源软件也发生了类似的事情。我们在欧洲核子研究组织拥有开放和共享的理念。我们本可以发明开源并将其推广。但是我们没有。相反,当开源开始普及后,我们说:“哦,是的,这很有趣。这就是我们20年来一直在做的事情。很好。”

高能物理计算的过去、现在和未来

  问题在于,除了基本物理学以外,我们几乎没有任何余地可以利用我们的思想。我们的人们昼夜不停地从事实验物理学的研究。其他所有事情都是我们要做的,因为我们想做物理学。这意味着一旦完成某件事,我们就没有时间进一步开发它。当然,蒂姆·伯纳斯·李(Tim Berners-Lee)在欧洲核子研究组织(CERN)时提出了“万维网”的概念,但是万维网是由世界其他地方使用和开发的,大数据也发生了同样的事情。与Google和Facebook现在拥有的数据量相比,我们的确很少。

  CERN openlab如何帮助解决CERN面临的计算挑战?

  我们确定共同关心的计算挑战,然后与领先的ICT公司建立联合研发项目来应对这些挑战。

  过去,欧洲核子研究组织(CERN)采取了一种声音工程风格的计算方法。我们在最方便的条件下购买了所需的计算,然后我们就出发了。但是,如今,计算发展如此之快,以至于我们需要知道即将发生什么。在新技术上市后对其进行评估还不够好,因此与领先公司密切合作以了解技术的发展趋势并帮助塑造这一过程非常重要。

  CERN openlab工作的另一方面涉及与其他研究社区合作,共享可能互利的技术。例如,我们正在与Unosat合作,UNOSat是处理卫星图像的联合国技术平台,该平台位于CERN,旨在帮助估计难民营的人口。这是一个巨大的挑战,部分问题在于,很难计算(有时甚至是危险)住在这些难民营中的实际人数。因此,我们正在开发机器学习算法,该算法将对难民营的卫星照片中的帐篷数量进行计数,然后难民机构可以使用该算法来估算人数。

  您认为将来哪些技术变得越来越重要?

  我们已经全面使用机器学习和人工智能(AI)进行数据分类,数据分析和模拟。借助AI,您可以对数据进行非常细微的分类,这当然是我们发现新粒子并详细阐述新物理的大部分工作。

  高能物理学界实际上是在1990年代开始研究机器学习的,但是每次我们开始做某事时,我们都看到了巨大的可能性,然后由于缺乏计算能力而不得不停下来。电脑的速度还不够快,无法完成我们想做的事情。现在,计算机变得更快了,我们可以使用深度网络探索深度学习。但是这些网络的训练非常缓慢,这是我们现在正在努力的事情。

  量子计算机呢?他们将对高能物理产生什么影响?

  这很难说,因为它是水晶球思维。但是我可以告诉你,探索量子计算很重要,因为在十年之内,我们将严重缺乏计算能力。

  高能物理处于非常有趣的情况。我们有两种理论:广义相对论和量子力学。广义相对论解释了恒星和行星的行为以及宇宙的演化,这是优雅的缩影。这是一个美丽的理论,而且行之有效:每天在智能手机上使用GPS时,您都会使用它。相比之下,量子力学是一个非常复杂的理论,尽管它相当成功-我们发现希格斯玻色子的事实证明了它的成功-但仍有许多未解决的问题无法解决。另一个问题是量子力学不适用于广义相对论。当我们试图统一它们时,结果确实看起来很怪异,而我们所做的一些预测并没有被现实证实。因此,我们必须找到其他东西。

  但是您如何找到“其他”?通常,您会发现一些目前的物理学理论无法解释的东西,而无法解释的事物为理论家提供了有关如何进行的提示。因此,我们必须找到一些与我们当前对标准模型的看法相矛盾的东西。但是,我们知道这不是一件大事,因为我们所做的每个观察或多或少都得到了模型的证实。相反,我们正在寻找一些细微的东西。旧的游戏是在我们数据的大海捞针。新游戏是在针堆中寻找略有不同的针。这款新游戏将涉及数量惊人的数据,以及处理过程中令人难以置信的精度,因此我们正在增加获取的数据量并提高检测器的质量。

  这意味着我们必须找到超快速计算的新来源。我们不知道它们将是什么,但是量子计算可能就是其中之一。我们正在考虑将其作为未来向我们提供计算能力的候选者,并且还因为量子计算可以做一件令人兴奋的事情,而普通计算却不能做得那么好,而直接模拟量子系统。

  粒子物理学界正在做什么,以应对其更直接的计算挑战?

  我们沿着几个轴前进。其中之一是尽可能地利用当前技术。过去,当计算机变得更快时,是因为它们具有更快的时钟速率。这种功率增加很容易实现,因为您可以将旧程序停放在新计算机上,并且运行速度更快。但是,最近,由于芯片上晶体管数量的增加,计算能力得到了提高,这意味着您可以并行执行更多操作。但是要利用此功能,您需要重写程序以利用这种并行性,这并不容易。

  我们还将探索不同的计算架构,例如图形处理单元GPU,以了解它们如何适合我们的计​​算环境。当然,我们正在就诸如机器学习之类的新颖技术开展工作,这可以真正提高某些操作的速度。

  不过,最大的奖项将是量子计算。在我们的整个工作负载中,量子计算机将非常有用。但是我们将必须开发新的思维方式来利用它们,这就是为什么CERN openlab与该领域的其他公司合作如此重要的原因。我们是否可以想象与我们使用的计算类型无关的软件?我们是否需要为每种类型的量子计算机编写不同的程序?还是我们将开发可移植到不同量子计算机上的算法?目前,没有人知道。目前,可以移植到不同量子计算机的C ++或Python 扩展是科幻小说。但是,如果我们要评估能力和机会,就必须朝这个方向创造性地思考。

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