Ja, vielen Dank für diese ganz tolle Einführung und herzlichen Dank, dass ihr heute Abend hier sind.
Wie gesagt, ich möchte versuchen, den Übergang zwischen,
was ist beziehungsweise was ist künstliche Intelligenz oder ein bisschen enger gefasst,
was sind die Methoden des maschinellen Lernens,
dass wir eben diesen sehr Buzzword-artigen Begriff,
der jetzt ganz oft in den Medien auftaucht,
auch wenn vielleicht nicht ein bisschen entzaubern doch auf jeden Fall besser verstehen können und dann eben zeigen,
wie wir diese Techniken einsetzen können in der Suche nach neuen Teilchen,
zum Beispiel am Teichenbeschleuniger L hat sie am CNBV Flick bereits gesagt hatte.
Das heißt, meine Vorlesung und das ist jetzt so ein bisschen eine starke Ansage,
so im Format dieser Ringvorlesung hat man typischerweise 60 Minuten plus
ein bisschen Zeit dann noch für Diskussionen zu lassen.
Das heißt, wir werden in diesen 60 Minuten jetzt zuerst ihnen
die Grundlagen der Teilchenphysik vermitteln. Alles, was sie wissen müssen,
über die Interaktionen und das Standardmodell der Teilchenphysik und warum wir eigentlich nach neuer Physik suchen und wie wir das machen. Zweitens,
Grundlagen des maschinellen Lernens, damit sie so ein bisschen verstehen,
was diese algorithmischen Techniken sind,
die wir da eigentlich verwenden in einem dritten Teil versuchen,
eine Synergie herzustellen, nämlich zu zeigen,
wie konkret in Problemen der Teichenphysik diese Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt werden können,
um die Sensibilität unserer Experimente tatsächlich teilweise entweder um Größenordnungen zu verfeinern oder aber komplett neue Analysemöglichkeiten aufzutun,
die ohne die Verwendung dieser Techniken gar nicht erstmal möglich wären.
Also beginnen wir mit den Grundlagen der Teichenphysik und machen wir nochmal ganz kurz,
um sicherzustellen, dass wir alle auf demselben Stand sind,
einen kleinen Spaziergang durch die Struktur der Materie angefangen vom von der Teekanne in meinem Büro,
die uns so ein bisschen die Skala der Alltagsgegenstände vermittelt.
Das heißt, Alltagsgegenstände, unsere tägliche Erfahrung,
bewegt sich auf einer Größenordnung von Millimmmetern bis Kilometern.
Das heißt, Größenordnung sind noch minus drei, bis zehn noch drei Meter. Wenn wir dann hineingehen,
in die Welt der Moleküle, das heißt,
wir stellen uns vor, wir haben eine sehr starke Vergrößerung,
sind wir dann in der Größenordnung der Moleküle hier,
ist übrigens ein Koffein-Molekül in diesem Tee aufgezeichnet,
das sind wir dann in der Größenordnung von zehn noch minus neun,
bis auf zehn noch minus zehn Meter.
Diese Moleküle sind natürlich aufgebaut aus einzelnen Atomen,
die bestehen aus dem Atomkern,
der von Elektronen
Gekreist wird, die Größenordnung des Atomkerns sind 10 noch minus 14 Meter.
Das heißt, das ist jetzt nochmal eine Vergrößerungsstufe,
meinen Faktor 10.000, dass wir uns den Atomkern vorstellen.
Und dann sind wir jetzt langsam in dem Bereich, wo sich die Teilchenphysikerin,
wo sich der Teilchenphysiker zu Hause fühlt, nämlich hineinzugucken,
in die einzelnen Bestandteile des Atomkerns, also der Atomkern,
hier in diesem Bild besteht aus Protonen und Neutronen.
Und wir wissen, inzwischen seit über 40 Jahren,
dass eben diese Brotonen und Neutronen eine weitere Substruktur haben,
das sind die Quarks und die Broten und Neutronen,
die so in diesen alltäglichen Atomkernen, die in uns allen drin sitzt,
drin sitzen, wir stehen aus Upquarks, und Downquarks.
Und ich werde gleich über ein paar der exotischeren Partnerteilchen dieser Quarks sprechen. Das heißt,
das kleinste Teilchen, oder sagen wir mal, das nicht kleinste,
über Größenordnung zu sprechen, macht dir keinen Sinn mehr,
aber das elementarste Teilchen oder die elementarsten Teilchen,
die wir bisher gefunden haben, sind eben Quarks und ein paar Wechselwirkordnungsteilchen,
über die ich gleich sprechen werde.
Und da sind wir jetzt auf der Größenordnung,
wo wir sagen, diese Teilchen sind auf jeden Fall
kleiner als 10 hoch minus 18 Meter.
Das ist natürlich nicht die Aussage, dass diese Quarks
das allerfundamentalste sein müssen, was es geben kann.
Man könnte immer noch sagen,
was ist der nächste Schritt
Weil, das wird jetzt nicht mehr auf dieses Leid passen,
wenn wir das noch nicht gefunden haben.
Aber was ist der nächste Schritt an Verkleidung? Das heißt,
sind diese Quarks vielleicht gar nicht elementar oder gibt es
weitere elementare Teilchen, die wir noch nicht gefunden haben?
Und die Antwort darauf ist, naja, wir suchen danach.
Ich werde ihm dann ein bisschen erzählen,
was wir an Grenzen an den Experimenten gefunden haben,
aber im Prinzip gibt es keinen fundamentalen Grund,
worum es da nicht noch ein bisschen weitergehen sollte.
Und wir möchten eben die Eigenschaften dieser Teilchen studieren und verstehen.
Ganz kurz zusammengefasst, wie Teichenphysiker sozusagen die Welt verstehen.
Wir haben vier fundamentale Kräfte. Ich fange mal mit der Gravitation an,
weil wir die gleich wieder vernachlässigen werden. Die Gravitation wirkt auf alle Teilchen,
kennen Sie aus dem Alltag, wenn ich was loslasse,
fällt es in Richtung Erde, sorgt dafür,
dass die Erde um die Sonne sich dreht und so weiter.
Die Gravitation ist zwar im Alltag sehr präsent und ist sicher
die Kraft an diese als erstes Denken, wenn sie an eine fundamentale Naturkraft denken.
Wenn wir uns aber auf die Größenordnung der Quarks begeben,
also auf die Skala, wo diese Quarks leben und interagieren,
dann sehen wir, dass diese Teilchen so leicht sind,
dass die relative Stärke der Gravitation gemessen zum Elektromagnetismus,
auf den wir gleich zu sprechen kommen werden,
extrem schwach ist.
Sie sind hier 10
hoch minus
Um tatsächlich 40 Größenordnungen schwächer als die meisten anderen Kräfte,
um die wir uns eigentlich kümmern. Das heißt,
für diese typischen Experimente in der Teichenphysik ist einfach der Einfluss
der Gravitation komplett vernachlässigbar. Das hat auch damit zu tun,
dass wir tatsächlich noch keine fundamentale Theorie haben,
wie wir diese anderen Dreikräfte mit der Gravitation verbinden können.
Das heißt, Gravitation, wissen wir, ist wichtig,
hat aber mit Heilchenphysik nicht viel zu tun.
Die drei verbleibenden Kräfte sind dann der Elektromagnetismus, die starke Kernkraft und die schwache Kernkraft.
Und diese drei Kräfte werden vereinheitlicht durch das Standardmodell der Teichenphysik beschrieben.
Der Elektromagnetismus kennen sie auch wieder aus dem Alltag, Das heisst,
die Anziehung oder Abstoßung von elektrisch geladenen Teilchen im Bild der Teilchenphysik spricht man von sogenannten Wechselwirkungsteilchen.
Mediatoren hier geschrieben, das Wechselwirkungszeichen des Elektromagnetismus ist das Foto.
Das heißt, wenn Sie sich vorstellen,
zwei Elektronen stoßen einander ab, dann ist die Vorstellung,
dass ein Photon zwischen diesen beiden Teilchen ausgetauscht wird,
dass diese Abstoßung vermittelt, kann natürlich auch Anziehungskräfte vermitteln.
Und ich habe einfach jetzt in dieser Tabelle
alle Kräfte auf die Stärke des Elektromagnetismus für Quarks mit
einer Elementarladung
Das heißt, wenn wir sagen, das ist Größenordnung,
eins, dann haben wir als nächstes die sogenannte starke Kernkraft.
Das ist die Kraft, die Wechsel wirkt zwischen Quarks und Klonen.
Klonen hatte ich bis jetzt noch nicht erwähnt. Das sind die Teilchen,
die tatsächlich dafür zuständig sind, dass die Quarks in diesem Bildchen
auf der vorigen Seite hier in diesem Brutton, in diesem Neutronen zusammenhalten.
Das heißt, die eigentliche Vorstellung von der Substruktur,
von einem Brutton oder Neutron ist, die bestehen aus Quarks,
die gebunden sind durch den Austausch dieser Klonenwechselwirkungsteilchen.
Und letztlich haben wir dann noch die schwache Kernkraft,
das ist die, die sie vielleicht im Alltag am allerschwersten,
die wir im Alltag am allerschwersten finden können und das auch in diesem Cartoon so ein bisschen nahegelegt.
Die schwache Kernkraft ist eine Austauschwechselwirkung, die hauptsächlich für radioaktive zur Fälle,
und zwar für Peter zur Fälle, verantwortlich ist. Das heißt,
wenn wir einen Peter zur Fall haben, wissen Sie ja,
zerfällt ein Proton in ein Neutron und ein Positron,
das heißt, die Abstrahlung eines Positrons,
und das wird genau durch den Austausch eines sogenannten W- oder Z-Posons mediiert,
indem sie die schwache Kernkraft,
weil sie großenordnungsmäßig schwächer ist als die starke Kernkraft.
Das sind tatsächlich sehr einfallslose Namen. Wenn wir jetzt
diese fundamentalen Kräfte haben, brauchen wir noch als zweites Gegenstück
Das tatsächliche, wie soll ich sagen, wenn das tatsächliche
Set an Lego-Bausteinen, aus denen wir jetzt alles zusammensetzen können.
Das heißt, ein Überblick über tatsächlich alle Elementarteilchen,
wie es sie im Standard-Modell gibt, diese Elementarteilchen,
sind angeordnet in drei Generationen an Materie.
Ich fange da mal in der linkesten Spalte an.
Die erste Generation Materie ist nämlich tatsächlich das,
aus dem unsere Alltagswelt zu einem großen Teil zusammengesetzt wird.
Das heißt, wir haben das Ab- und das Downquark,
die haben wir schon erwähnt, das sind die Teilchen,
aus denen Protonen und Neutronen und damit alle Moleküle
in unserem Körper bestehen
Es gibt ein Gegenstück, sogenannte Leptonnen. Da ist das
bekannteste Beispiel natürlich fürs Elektron. Und das hat ein sehr, sehr leichtes.
Bis vor kurzem hatte man gedacht, die sind komplett masselos,
aber inzwischen weiß man, die sind nur sehr, sehr leicht.
Und ein ganz schwach interagierendes Partnerteilchen, das sogenannte Neutrino.
Und dieses Muster von zwei Quarks,
die der starken Wechselwirkung unterliegen und ein paar von Leptonnen,
die nur schwach und elektromagnetisch wechselwirken, wiederholt sich dreimal.
Das heißt, wir haben diese erste Generation, aus der
unsere allgemein tägliche Materie besteht und die zweite und die dritte Generation.
Diese Teilchen in den höheren Generationen haben dieselben Quantenzahlen wie ihre
leichteren Partnerzeichen und unterscheiden sich hauptsächlich dadurch, dass sie eine viel höhere Masse haben.
Und in der Zeichenphysik, immer wenn ich von Masse spreche,
heißt das, ich spreche auch von Energie. Das heißt,
in den Energien, die in unseren Alltagsprozessen stattfinden,
können diese Teichen nicht produziert werden,
aber diese Teichen werden zum Beispiel erzeugt,
wenn kosmische Strahlen auf die Atmosphäre der Erde treffen,
dort mit Atomkernen, die in der Erdatmosphäre herumsitzen,
interagieren und dann eben schwerere Teilchen produzieren,
die kurzlebig sind und dann wieder zerfallen,
die wir aber auf der Erde messen können.
Das ist hauptsächlich wahr für diese zweite Generation.
Wenn du jetzt über die dritte Generation sprechen,
Topquark ist das tatsächlich schwerste, momentan bekannte Elementarteilchen.
Über das werden wir gleich noch ein bisschen sprechen,
weil das auch ein Schlüsselteilchen zu suchen nach neuer Physik ist.
Und das kann tatsächlich nur in den ganz kontrollierten Reaktionen an Forschungsinstituten,
wie zum Beispiel den Zern in Genf,
oder auch am Firmi Lab bei Chicago produziert und vermessen werden.
Das heißt, wir haben diese drei Generationen an Materie.
Dann haben wir das Set ein Kraftteilchen,
über die hatte ich in der letzten Tabelle schon gesprochen.
Wie gesagt, das Klon, das Foton und die beiden Wechselwirkungsteilchen
der schwachen Wirkung, Wechselwirkung, das W und das Set-Person.
Und letztlich Und darüber haben sie sicher in den Medien ja immer wieder schon mal gehört,
haben wir das HIX-Person, das dafür verantwortlich ist, den anderen Elementarteilchen,
suchen sie denn eine Masse haben, diese Masse zu geben.
Das heißt, der Ursprung des HIX-Mechanismus ist ein Mechanismus zu finden,
wie kann man diesen Eichpersonen eine Masse vermitteln und mit ein paar mathematischen Tricks,
geht das auch für die anderen Teilchen im Standardmodell.
Und das ist wirklich das Set von allen Teilchen,
die wir in der Teilchenphysik zur Verfügung haben. Plus natürlich Antimaterie,
das heißt, es gibt für jedes Teilchen noch einen Partnerzustand,
der sich durch die Ladung unterscheidet, aber ansonsten ähnliche Eigenschaften hat.
Und das Ganze lässt sich in einer sehr eleganten, einfachen,
mathematischen Formulierungen unterbringen. Das ist hier ganz kondensiert geschrieben,
die mathematischen Grundlagen der Wechselwirkungen des Standard-Modells,
das jetzt tatsächlich aufzudröseln, in einen Ausdruck,
den man vielleicht ein bisschen einfacher verstehen kann,
würde eben dann mehrere Seiten umspannen und wäre der Umfang eines großen Teils, eines Physikstudiums.
Das heißt, da möchte ich jetzt nicht in die Details gehen,
aber wir halten fest, wir haben ein Menü an Elementarteilchen
und wir haben eine mathematische Beschreibung dieser Wechselwirkung.
Das ist schön und das ist auch ein sehr schönes Modell,
aber das Problem ist, dass dieses Standard-Modell nicht vollständig ist,
in dem Sinn, dass es offene Fragen auflässt.
Ich habe hier eine bunt durchmischte Liste von solchen offenen Fragen,
wo ein paar Fragen drinnen sind,
zieht man sich vielleicht im Alltag oder zumindest,
wenn man ein bisschen über Physik nachdenkt, schon stellen könnte.
Zum Beispiel die Frage, warum gibt es mehr Materie als Antimaterie im Universum?
Weil grundsätzlich sind die Physikgesetze für Materie und Antimaterie dieselben,
das heißt, irgendwo muss es eine Asymmetrie geben,
die die Beobachtung, das ganze sichtbare Universum besteht zu einem ganz großen Teil aus Materie hervorruft.
Dann, ich habe schon gesagt, früher hatte man gedacht,
Neutrinos sind masselos, tatsächlich haben Neutrinos Masse,
das heißt, es benötigt noch einen mathematischen Mechanismus,
um tatsächlich die Neutrinos mit Masse auszustalten,
Und vielleicht die letzte Frage,
über die man gerade auch in den Medien immer wieder liest,
ist die Frage, was sind dunkle Materie und dunkle Energie?
Nochmal, dunkle Materie ist die Beobachtung,
dass die Bewegung der Galaxien und die kosmische Hintergrundstrahlung,
wenn wir die mit Gravitation beschreiben wollen, wir bemerken,
da ist mehr Masse da, als wir sehen.
Und diese dunkle Masse nennt man dunkle Materie und da gibt es Vermutungen,
dass diese dunkle Materie eben zum Beispiel durch neue Elementarteilchen ausgeschaltet werden kann,
dunkle Energie ist die Beobachtung,
dass die Ausdehnung des Universums schneller vonstatten geht als dass man das erwarten würde.
Das sind so, sagen wir mal, die allgemeineren Fragen und dann gibt es technischere Probleme.
Zum Beispiel ist das elektroschwache Vakuum stabil, das ist eine Beobachtung,
wenn wir über Präzisionsmessungen der Teichenphysik nachdenken, sehen wir da gewisse Instabilitäten fragen.
Es gibt auch eine Messung von einem anderen Experiment,
dass da ein paar, sagen wir mal, nicht Unstimmigkeiten,
aber doch Spannungen in der Theorie hervorruft und dann noch die Frage,
warum ist das Hicksperson,
dass wir erst vor kurzem entdeckt haben, so leicht.
So leicht in dem Sinne,
als dass es keinen Uns Bekannten natürlichen Grund gibt,
warum das Hixposon eine Masse von diesen 1025 Boot und Massen,
mit denen wir es beobachtet haben, haben sollte.
Das könnte auch um Größenordnung durch Quantenkorrekturen anders sein.
Das heißt, das sind so die Fragen, die Teilchenphysiker herumtreibt.
Und immer, wenn Teilchen herumtreibt. Und immer,
wenn Teilchenphysiker eine Frage haben, dann gibt es eine ganz einfache Antwort drauf.
Wir kollidieren Teilchen miteinander. Also sozusagen der Ursprung der Teilchenphysik sozusagen,
Big Rock is most fundamental part,
also der große Fels ist das elementarste Teilchen im Universum.
Nein, sagen,
der große Stein ist zusammengesetzt aus vielen kleinen Steinen und die Lösung ist,
wir gehen zu einem Teilchenbeschleuniger und kollidieren diese beiden Felsen,
um dann zu sehen, ob der große Stein tatsächlich aus kleineren Steinen zusammengesetzt ist.
Und das ist die Gedankliche, der gedankliche Ursprung,
wie wir Teilchenphysik machen, nur dass ich da eben in den letzten 10.000,
15.000 Jahren technologisch einiges an Fortschritten getan hat und wir jetzt Maschinen dieser Struktur zur Verfügung haben.
Sie haben sicher schon einmal davon gehört,
ich möchte jetzt auch nicht zu sehr auf die technischen Details eingehen,
aber Ich betreibe Teilchenphysik am LHC.
Der LHC ist ein Kreisbeschleuniger mit einem Umfang von 27 Kilometern.
Wir sind hier diese gelbe Linie, der ist natürlich unter der Erde.
Und wir sind hier geografisch verordnet, das ist der Genfer See.
Hier ist Genf, hier ist der Genfer Flughafen. Das heißt,
wir sind so ein bisschen in den Vororten von Genf zwischen,
wo ist jetzt welche Seite, zwischen der Schweiz und Frankreich.
Und in diesem 27 Kilometer Umfang langen Tunnel unter der Erde,
beschleunigen wir Protonen, und zwar zwei Strahlen von Brotonen,
in entgegengesetzte Umlaufrichtungen.
Das heißt, Sie können sich vorstellen,
ein Strahl von Brotonen geht im Uhrzeigersinn
Ein Strahl von Brotonen geht, entgegen des Uhrzeigersinns und
wir beschleunigen jeden dieser Strahlen von Brotonen auf eine Schwerpunktsenergie.
Ich sage das zuerst einmal im Physiker-Jargon. Wir beschleunigen jede
dieser Brotonen, Strahlen auf eine Schwerbungsenergie von 13 Terra-Elektronen wollt.
Das heißt, Terra-Elektronen wollt, Sie können sich das erstens vorstellen,
umgerechnet, in wie schnell sind diese Zeichen.
Das sind 99,9,9,9,9,9,9,9 Prozent der Lichtgeschwindigkeit. Ich habe das nachgerechnet
. Das ist jetzt nicht einfach nur,
ich habe auf die Taste gedrückt, bis ich genug hatte.
Also das ist tatsächlich ein relativ exakter Ausdruck. Wir können das
auch so ausdrücken. Das Broton hat eine Masse von circa
einem GV. 13. TV bedeutet 13.000 GEV. Das heißt,
diese Teilchen haben 13.000 Mal so viel Impuls, wie sie Ruhemasse haben.
Und der Grundtrick der ganzen Teilchenphysik an Beschleunigern ist,
wir kollidieren dann diese beiden gegenläufigen Strahlen von Protonen.
Und im Schwerpunktsystem dieser Protonen finden dann Kollisionen statt.
Und anhand dieser ganz berühmten einständigen Formel eh gleich MC-Quadrat,
wie gesagt, Energie und Masse können wir ineinander umwandeln.
Das heißt, was passiert? Wir haben in diesen Schwerpunktskollisionen
sehr viel Energie zur Verfügung.
Und diese Energie wird umgewandelt in die Produktion von neuen Teilchen.
Dadurch werden einerseits Standard-Modell-Teichen, die wir bereits kennen, hervorgebracht.
Die möchten wir genau untersuchen. Andererseits haben wir die Hoffnung,
dass in diesen Kollisionen auch Teichen aus neuen Physiktheorien hervorgebracht werden,
nach denen wir dann suchen können.
Wir produzieren 40 Millionen Kollisionen dieser Sekunde in den beiden großen Experimenten. Das heißt,
es gibt entlang dieses Ringes gibt es an mehreren Punkten Experimente,
wo die Protonen strahlen tatsächlich aufeinander geschossen werden.
Einerseits hier CMS, das ist das Experiment,
an dem ein Großteil meiner Forschung stattfindet,
dann Atlas mit einem sehr ähnlichen Physikprogramm haben wir hier.
Und dann haben wir zwei spezialisiertere LM-Experimente, LHCB und Alice,
LHCB studiert hauptsächlich das B im Namen von LHCB,
ist das Bigwalk, also das Teichchen aus der zweiten Generation.
Das heißt, die machen hauptsächlich Präzessionsphysik mit Teilchen mit Bigwalk,
sogenannte Beautyphysik und Alice ist ein Experiment,
das die Struktur von Materie in Schwereonenkollisionen untersucht.
Aber wie gesagt, der Hauptschwerpunkt von dem,
über das ich heute spreche, liegt bei Atlas und CMS,
wo wir tatsächlich Brot und Brot und Kollisionen auf der Suche nach neuer Physik oder nach einem besseren Verständnis des Standardmodells analysieren.
Wir haben 40 Millionen dieser Kollisionen pro Sekunde und das bedeutet,
wir haben eine Produktion von circa 25 Peter Byte an Kollisionsdaten pro Jahr,
plus nochmal circa dieselbe Größenordnung tendenziell sogar ein bisschen mehr an Simulationen.
Das heißt, wir haben wirklich so Größenordnungen,
100 Peter Byte Datenproduktion pro Jahr in diesen Experimenten.
Das heißt, das ist ganz klar ein typisches Big Data-Problem. Ich möchte jetzt kurz auf den Detektor eingehen,
das heißt, wir stellen uns jetzt vor,
wir gucken uns den Detektor hier CMS genau an dass es ein Querschnittsbild des Detektors,
das heißt, das CMS-Experiment hat einen Durchmesser,
wenn wir vom Zentrum bis zum äußersten Teil gehen,
von circa 15 Metern und ein Gesamtgewicht von 14 Ponnen.
Sie können sich vorstellen, dass es unter der Erde,
das ist jetzt ein Querschnitt des Experiments, das heißt,
hier finden die Brot- und Brot- und Kollisionen statt.
Dann werden kurzlebige neue Teilchen produziert,
die zerfeindern und die Zerfeinsprodukte messen wir in diesen unterschiedlichen Detektorkomponenten.
Wir haben zuerst einen sogenannten Silicon Tracker,
das heißt ein Spurmessgerät, das versucht,
die Trajektorien von geladenen Teilchen entlang anhand der Interaktion
mit mehreren Schichten von Silizium nachzubauen
Dann haben wir Energiemessgeräte, wo ein Großteil der Teilchen gestopft wird,
über die werden wir nachher noch ein bisschen mehr sprechen.
Ein Magnetfeld, um die Teilchenbahnen tatsächlich zu krümmen.
Das erlaubt uns, dass wir Impulse und Energie messen und
letztendlich ein spezialisiertes System für die Messung von Millionen,
Millionen interagieren schwächer mit dem Rest der Materie.
Das heißt, man muss relativ weit nach außen gehen,
um die Millionen da draußen tatsächlich messen zu können.
Das Ganze sieht jetzt relativ komplex aus. Das heißt,
das ist wirklich eine Analysearbeit von circa 4000 Wissenschaftlerinnen und Technikern
aus etwa 40 Ländern
Und die Datenproduktion dieses Experiments sind tatsächlich 1.000 Größenordnungen, 1.000 Ereignisse pro Sekunde.
Das heißt, wenn wir die Daten aus dem CMS-Experiment analysieren,
sprechen wir von circa 1.000 Ereignissen pro Sekunde mit einem Megabyte pro Ereignis.
Das heißt, Sie können sich vorstellen,
wir schreiben hier etwa ein Gigabyte an Daten pro Sekunde und wir suchen eben nach Algorithmen,
mit denen wir diese Teilchenkollisionen effizient und schnell analysieren können.
Ich habe da nur ganz kurz ein Bild,
das ich in der Vorbereitung von einer ähnlichen Vorstellung gefunden habe.
Das ist ein Bild von vor etwa zehn Jahren.
Wir sind hier im CMS-Experiment drinnen, das ist gerade offen,
das heißt, das ist, was wir hier sehen,
ist im Prinzip, die inneren Lagen des Detektors auseinandergefahren,
nur um so ein bisschen die tatsächliche Größe darzustellen.
Das ist jetzt das Bild einer solchen Simulation von Teilchen-Collis,
nein, das ist falsch, das ist nicht ein Bild der Simulation,
das ist ein tatsächliches Kollisionsereignis, das wir in diesem Detektor aufgenommen haben,
und zwar ein Ereignis, von dem man mit starker Wahrscheinlichkeit annimmt,
dass es eine Produktion des Hixposons beinhaltet hat.
Das heißt, gucken wir uns das ein bisschen an,
wir sehen hier im Inneren diese gelben Linien,
diese gelben Linien sind genau die Spuren, die von diesem Tracking-System,
also aus diesen geladenen Teilchen, rekonstruiert wurden.
Das heißt, das sind die einzelnen Traktorien von Teilchen.
Diese Balken, so stellen wir die Energiemessungen im Kalorimeter,
das heißt in dem System, dass die Energie der Teilchen misst dar.
Wir haben hier also Messungen im Palometer,
hier dieser grüne Balken ist eine relativ große Energie,
die auch so einen geladenen Teilchen zeigt.
Das heißt, das war vermutlich ein Elektron. Und dann
haben wir außen noch die Spuren, die aus dem Myonsystem produziert wurden. Das heißt,
so sieht eine typische Teilchenkollision aus und die algorithmische Aufgabe ist eben,
aus diesen ganzen Messungen dann tatsächlich eine Aussage herauszudestillieren,
wie zu sagen, das war mit großer Wahrscheinlichkeit die Produktion eines Hexposons.
Das sind aber natürlich Prozesse, die wir in Daten beobachten. Das heißt,
für dieses eine spezifische Ereignis kann ich Ihnen jetzt niemals mit hundertprozentiger Sicherheit sagen,
das war ganz sicher, dass Hexposon,
aber wenn wir das statistische Mittel von vielen solchen Ereignissen angucken und uns eben Verteilungen ansehen,
dann können wir daraus lernen, ob es da eben neue Teilchen gab oder nicht.
Und das große Beispiel hier ist jetzt die statistische Analyse dieser Verteilung für die Hexentdeckung,
die wurde bekannt gegeben am 4. Juli den beiden großen Kollaborationen gleichzeitig.
Und was wir uns hier ansehen, ist die In-Variante Masse von zwei Fotonen.
Das bedeutet, wir wissen aus theoretischen Überlegungen heraus,
dass das Hexperson zu einem gewissen Grad zerfallen kann,
in Endzustände, in denen es zwei Photonen gibt.
Und nachdem das Hexperson seine ganze Energie an diesen Endzustand mit zwei Photonen übergibt,
können wir zurückschließen, wenn wir diese beiden Photonen rekonstruiert haben,
können wir zurückschließen auf die Masse des Teilchens.
Das sind diese beiden Photonen zerfallen ist. Und wenn wir die Verteilung dieser Masse angucken,
dann sieht man eben hier, Rot, abs, nee,
er gestrichelt in Rot, die Vorhersage des Untergrundes ohne Experson,
das ist eben dieses abfallende Verteilung.
Und dann sehen wir diese relativ lokalisiert,
diesen relativ lokalisierten Exzess von Ereignissen bei einer bestimmten Masse.
Und das ist genau der Hinweis auf das Hicksperson bei dieser Masse.
Das war einer der Schlüsselplots in der Entdeckung des Hickspersons.
Und was hier vielleicht oft vernachlässigt wird, ist die horizontale Achse.
Das ist also ein Set von gewichteten Ereignissen. Das heißt,
diese Rekonstruktion, man diesen Peak so scharf hervorhebt,
ist tatsächlich nur dadurch möglich gewesen,
dass man mit Methoden des maschinellen Lernens Ereignisse in unterschiedliche Klassen unterschieden hat.
Und je nachdem, ob das eine Klasse ist,
wo ich weiß, ich kann die Masse sehr gut rekonstruieren,
hat man diesen Ereignissen ein höheres Gewicht gegeben. Und Ereignissen,
wo ich sage, ich habe eine sehr schlechte Massenauflösung,
hat man diesen Ereignissen ein niedrigeres Gewicht gegeben und aus der Aufsummierung dieser unterschiedlichen Teilprozesse kriegt man dann eben diese schöne Beobachtung heraus.
Im Vergleich dazu, wenn wir uns das ungewichtet angucken, wäre das ein bedeutend kleinerer Access. Das heißt,
was sich heute in der verbleibenden circa dreiviertel Stunde über die Verwendung von maschinellem Lernen in der Teilchenphysik erzielen möchte,
ist jetzt eine, sagen wir mal, Weiterentwicklung in dem Sinn,
dass wir jetzt neue Techniken bewenden,
verwenden und ganz neue Möglichkeiten zur Verfügung haben,
aber die grundsätzliche Idee, dass wir eben solche Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Ereignisrekonstruktion einsetzt, ist etwas, das gibt schon eine Zeit lang.
Was sind jetzt die Ziele der aktuellen Forschung,
die wir mit künstlicher Intelligenz verbessern wollen?
Jetzt nur ganz kurz, die beiden Aufgaben können wir ganz grob trennen.
In einerseits, wir möchten eine genauere Vermessung der Parameter des Standard-Modells erreichen.
Und das größte Beispiel oder eines der besten Beispiele,
das wir hier bringen können, ist eine Präzisionsvermessung des Hexbus uns.
Wir haben das Hexbuson 2012 entdeckt und bisher stimmen alle Eigenschaften,
alle Beobachteten, Eigenschaften der Interaktionen des Hexbusons überein mit den Erwartungen des Standard-Modells.
Das Standard-Modell macht extrem präzise Vorhersagen, an welches andere Teilchen
im Standard-Modell das Hexbuson mit welcher Stärke koppelt.
Wenn ich sage, mit welcher Stärke koppelt,
heißt das nichts anderes als zu sagen, mit welcher Häufigkeit treten bestimmte Typen von Ereignissen auf.
Das heißt, was wir tun, ist eine Messung der
relativen Häufigkeiten von unterschiedlichen Zerfallsprozessen.
Und die Standard-Modellvorhersage in dieser Grafik wäre eins. Das heißt,
wir normieren auf die Erwartung aus dem Standard-Modell und dann können
wir das vergleichen mit den Beobachteten Zerfallsprozessen für unterschiedliche Endzustände.
Und Sie sehen hier, soweit ist die Beschreibung dieses Modells sehr gut.
Es gibt zwar ein paar Abweichungen in beobachten Daten,
aber im Großen und Ganzen ist das alles innerhalb der Fehlarbeiten.
Das heißt, was müssen wir tun? Wir müssen natürlich die Fehlarbeiten verringern,
um zu sehen, ob das jetzt eine tatsächliche Abweichung ist oder nur ein statistischer Messeffekt,
der mit der Hinzunahme von mehr Daten weggeht.
Entweder mit euch in Zunahme von mehr Daten oder natürlich mit
der Verbesserung der Präzision, unserer Rekonstruktion.
Und das zweite große Thema, das uns beschäftigt,
ist eben die direkte Suche nach neuen Teilchen.
Ich habe hier jetzt nur ein Beispiel. Wir hatten vor einer Slide,
hatte ich gezeigt, die in variante Masse aus zwei Photonen.
Daraus, in dieser Verteilung haben wir das Hixposon gesehen.
Was ich hier auf dieser Folie habe, ist etwas ganz ähnliches.
Das hier ist die in variante Masse, gebildet aus zwei Topquoks.
Ich hatte vorher schon erwähnt,
topquoks sind das schwerste Elementarteilchen und es gibt einige theoretische Motivationen,
Warum, neue Physik, insbesondere mit Topfox interagieren sollte.
Das heißt, wir haben die Erwartung,
wenn wir solche Verteilungen wie die Innenvariante Masse von Topfox angucken, dann könnte da die Wahrscheinlichkeit,
dass wir tatsächlich ein neues Zeichen als eine Resonanz sehen, besonders hoch sein.
Das ist jetzt leider wieder ein negatives Ereignis,
ein negatives Ergebnis, das heißt,
wir sehen hier in Rot die Vorhersage aus dem Standard-Modell,
in schwarz die Datenpunkte und in gestrichelt die Vorhersage eines theoretischen Modells.
Das heißt, wenn es diese neue Physik gäbe,
würden wir hier einen Exzess, einen Überschuss sehen,
tun wir aber nicht, deswegen ist dieses Modell jetzt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen.
Und beide diese Möglichkeiten, beide diese Prinzipien der Analyse von Daten am LHC,
können wir eben jetzt versuchen zu verbessern durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens.
Nachdem das ja Physik im Alltag sein soll und ich ihnen keine komplette Mogelpackung verkaufen will,
ist jetzt dies leid, wo ich das Ganze auch versuche,
ein bisschen auf den Alltag zu beziehen.
Also was sind Berührungspunkte, die man mit maschinell lernen,
die wir im jetzigen Alltag bereits haben. Es fiel mir sogar ein bisschen schwer,
dieses leid zu machen, weil das, ich denke,
in den Und Grundlagen sozusagen, in wie funktioniert das Internet,
wie entscheidet Amazon schon ganz stark eingebaut ist und deswegen gar nicht mehr so sichtbar.
Aber ein paar Beispiele sind auf jeden Fall die Spracherkennung in Smartphones.
Roboter in der Fertigung ist jetzt vielleicht nicht für alle von uns der Alltag,
aber auf jeden Fall etwas, was unser Leben in dieser Form möglich macht.
Die automatische Identifizierung, ich weiß nicht,
wie viele von Ihnen bei Facebook oder bei Google Fotos sind,
aber wenn ich ein Foto von meinen Freunden mache,
dann sage Google, das ist ein Foto von Thomas.
Möchtest du das an Thomas per E-Mail schicken?
Das heißt, das erkennt das Gesicht als ein bekanntes Gesicht
und identifiziert das dann weiter
Großen Themen, die in den nächsten Jahren natürlich interessant sind werden,
sind vor allem selbstfahrende Autos, selbstfahrende Autos,
müssen um die Straße navigieren zu können, sozusagen dieses Bild,
das ist das Bild, wie wir es aus seiner Kamera sehen,
unterteilen in etwas, das an Verständnis heranreicht,
das heißt zu unterscheiden, was ist Straße,
was ist Wald und was ist ein Zebrastreifen,
an dem ich jetzt stehen bleiben sollte.
Und die Fragen von möglichen Automatisieren, von medizinischen Diagnosen oder etwas,
was man im Alltag sehr oft benutzt,
ist natürlich auch automatisierte Spracherkennung.
Nachdem da immer relativ unterschiedliche Begriffe unterwegs sind,
wollte ich zumindest meine Verwendung der Begrifflichkeiten
ein bisschen klarstellen
Künstliche Intelligenz ist ein sehr allgemeines, ein sehr allgemeiner Ausdruck. Ich denke,
da wird etwa seit dem 1950er Jahren benutzt und künstliche Intelligenz geht
noch ganz weit über das, was wir mit maschinellen Lernen machen, hinaus.
Das als künstliche Intelligenz ist eine allgemeine Fragestellung, maschinelles Lernen,
ist die Entwicklung von Algorithmen mit gewissen Freiheitsgraben,
die man dann aus Daten optimiert und ganz speziell Deep Learning,
das ist ja das Stichwort,
das in den letzten Jahren sehr populär wurde,
ist die Verwendung von sogenannten neuronalen Netzwerken mit vielen Abstraktionsebenen.
Was das genau bedeutet, werde ich in ein,
zwei Folien erklären,
also sozusagen zur Abgrenzung
Ich fühle mich am wohlsten bei der Verwendung von
maschinellem Lernen oder Deep Learning für konkrete Anwendungen,
künstliche Intelligenz ist, für meinen Geschmack wird das meiste,
was wir in der Physik tun, so ein bisschen weitgreifend.
Dann gibt es die weiteren Fragestellungen, was soll konkret von einem System gelernt werden?
Wir können klassifizieren, also unterscheiden zwischen verschiedenen Objekten. Regression bedeutet,
wir möchten gewisse numerische Parameter extrahieren oder wie ich hoffentlich am
Schluss kurz zeigen werden kann,
können wir diese Netzwerke auch benutzen,
um zum Beispiel
neue Datenbeispiele zu erzeugen
Zweite Unterscheidung ist, was haben wir zur Verfügung,
wenn wir vom Maschinellen lernen oder von Deep Learning sprechen,
ist das immer die Idee,
man hat einen gewissen Datensatz zur Verfügung, auf dem trainiert,
was das bedeutet, erkläre ich gleich,
man seinen Algorithmus und dann wendet man ihn weiter an.
Und wenn ich jetzt Fotografien zur Verfügung habe und zu jeder Fotografie,
habe ich eine Information, auf diesem Bild ist ein Hund,
auf diesem Bild ist eine Katze für ein großes Datenset an Fotografien und ich optimiere meinen Algorithmus darauf,
dann ist das ein Beispiel von Supervised Learning,
also von beschrifteten Beispielen.
Und dann gibt es eine interessante Frage, wie kann ich Algorithmen Dinge beibringen,
wenn ich vielleicht gar nicht für jedes Beispiel die wahre Identität kennen.
Und da machen wir eben auch jetzt in der Physik ein paar interessante Anwendungen davon.
Jetzt so eine kurze Chronologie, wie sich mit hundesmaschinellen Lernens
vielleicht in der öffentlichen Wahrnehmung ganz stark verstärkt haben.
Das sind ein paar Schlüsseldurchbrüche zu Themen,
wo man gesagt hat, auf diesen Gebieten werden Menschen,
Computern über lange Zeit noch überlegen sein.
Und dann würde das eben relativ plötzlich durch verschiedene Methoden,
denen alle gemein ist, dass sie diese tiefen neuronalen Netzwerke verwenden, gelöst.
Das erste große Beispiel ist Bilderkennung. Das heißt,
die Unterscheidung von verschiedenen Klassen von Fotografien.
Darüber werde ich
gleich sprechen
Ganz berühmt ist auch natürlich das Brettspiel Go oder Spiele wie Poker
und dann Fortschritte in der Spracherkennung oder der Übersetzung zwischen Sprachen.
Und in all diesen Beispielen ist gemein, dass eben neuronale Netzwerke,
die Leistung oder die durchschnittlich ermittelte Leistung von Menschen
für dieses selbe Problem erreicht oder übertroffen haben.
Und weil das am eindrücklichsten ist und wir auch
ein bisschen weiter über Bilderkennung sprechen werden,
habe ich hier das konkrete Beispiel der sogenannten Image-Net.
Das Image-Net-Datensatzes bzw. der Image-Net-Challenge
Kurz zusammengefasst. Das heißt, die Image-Net-Challenge stellt ein Netz,
stellt Algorithmen eben in diesem speziellen Fall künstliche neuronale Netzwerke vor die Aufgabe,
Bilder tatsächlich zu klassifizieren, anhand von dem, was sichtbar ist.
Das heißt, jedes dieser Bilder, jedes dieser Fotos,
das heißt, das sind ganz normale,
das sind ganz normale Farbfotografien, hat eine Ground-Truth,
das heißt, eine echte Wahrheit, die dem Algorithmus sagt,
was auf diesem Bild zu sehen ist.
Das heißt, wir haben hier zum Beispiel einen Pferdekan,
ein Vogelhaus, einen Gabelstapler, Einen Commandore,
das heißt, das ist eine Hunderasse.
Und Algorithmen haben die Aufgabe zu identifizieren,
was auf diesem Bild zu sehen ist.
Nachdem auf den meisten Bildern mehrere Dinge sichtbar sind,
ist tatsächlich eine Antwort von bis zu fünf Möglichkeiten möglich.
Das heißt, der Algorithmus wird nicht dafür bestraft,
wenn er etwas im Hintergrund identifiziert, solange das korrekte Objekt auch gesehen wird.
Und auf der rechten Seite sehen wir hier die Leistung von
diesen Algorithmen als Funktion der Zeit. Das heißt,
auf der horizontalen Achse haben wir das Jahr und auf der
vertikalen Achse haben wir die Anzahl Den Anteil an Falschklassifizierten Bildern.
Und 2010 war eben selbst die beste Leistung bei einem Fehleranteil von etwa 25 Prozent.
Das heißt, in 25 Prozent der Bildern konnte der Algorithmus
unter seinen Top 5 Antworten nicht das richtige Objekt identifizieren.
Und wir sind hier fast eine exponentielle Abfallskurve. Der typische Chor auf diese Image-Net-Challenge,
also auf diesen Wettbewerb im Jahr 2017,
haben fast alle Gruppen einen korrekten,
einen korrekten Anteil von Antworten von über 95 Prozent
Das heißt, es gab in diesen letzten Jahren tatsächlich eine ganz starke algorithmische Entwicklung,
wie dieses Problem gelöst werden kann, unter technologischer Schlüsselpunkt hier.
Es sind erstens neuronale Netzwerke und zweitens sogenannte Convolutional oder Faltungsnetzwerke. Grundlagen von neuronalen Netzwerken,
ich möchte da jetzt nicht zu sehr auf die Mathematik eingehen,
aber man kann relativ einfach verstehen,
wie der Entscheidungsprozess eines solchen Netzwerks funktioniert.
Ein Netzwerk ist eine Abfolge von Eingabegrößen, Inputs.
In diesem Beispiel haben wir zwei Inputs X1 und X2 und an jeder Schicht in diesem Netzwerk,
wird zuerst eine Funktion ausgeführt, die sogenannte Aktivierungsfunktion,
das ist in den meisten Standard-Netzwerken eine extrem einfache Funktion.
Wir sagen, wenn die Eingabegröße kleiner als Null ist,
setzen wir den Output auf Null, wenn die Eingabe größer, Eingabegröße,
größer als Null ist, machen wir einen linearen Anstieg.
Das ist eine extrem einfache Funktion für die Physikanfängerstudierenden unter ihnen,
neu schon vorgeschrittenen, das ist nichts anderes als die Heavy-Sites-Funktion von x,
mal x, das ist die Standard-Aktivierungsfunktion,
die man in diesen Knoten im Netzwerk verwendet
Und dann, nachdem der Input durch diese Funktion durchgejagt wurde,
um auf die nächste Schicht zu gelangen,
summiert man alle Ausgaben dieser Knoten mit einem Gewichten,
ist ein Gewicht, relativ Gewichte zueinander auf.
Das heißt, der Input zur nächsten Ebene ist wie eins,
weil dieser Ausgabe plus W2, mal dieser Ausgabe.
Das ist die ganze Mathematik oder 90 Prozent der Mathematik,
die neuronalen Netzwerken zugrunde liegt.
Zu sagen, ich habe Eingabegrößen, ich habe dann eine
nicht lineare Funktion,
die ich mit gewissen Gewichten beschreibe
Und daraus bekomme ich einen Output. Nachdem ich das als
Funktion einfach hinschreiben kann, kann man das auch differenzieren.
Und die Ermittlung sozusagen, wenn ich jetzt davon spreche,
dass ein neuronales Netzwerk lernt oder beziehungsweise dass ich ein sogenanntes Training durchführe,
ist einfach ein Algorithmischer Prozess,
wie ich anhand der Trainingsdaten optimale Gewichte bestimme.
Das tut man, indem man dem Netzwerk immer wieder Trainingsdatenbeispiele gibt und
dann guckt man sich an, das ist das Bild einer Katze.
Netzwerk sagt Hund, das heißt,
ich muss die Netzwerke, die Gewichte ein bisschen anpassen,
sodass das anders die Antwort des Netzwerks näher an die Antwort
Hund kommt
Ich möchte jetzt, wie gesagt,
nicht auf die mathematischen Details am Pass eingehen,
aber was rechnerisch da passiert, ist nichts anderes,
als dass man die Gradienten,
also die partiellen Ableitungen der Gewichte bezüglich dieses Outputs berechnet und in jedem Schritt ein bisschen in Richtung der richtigen Antwort verschiebt.
Das heißt, man macht dann viele tausend Wiederholungen auf den Eingangsdaten,
bis eben die Gewichte dementsprechend, was man von diesen Daten sich wünschen würde.
Um jetzt zu erklären, warum das so mächtig ist,
ich habe ihnen aufgezeichnet, ein neuronales Netzwerk mit zwei Gewichten.
Gewicht 1 und Gewicht
Ein Netzwerk, das sie sich vielleicht noch vorstellen können,
ist so etwas. Wir haben hier einen Eingabe,
eine Eingabeschicht mit acht Variablen, drei versteckte Schichten, Hidden Layers.
Das heißt, drei Schichten, die dem Netzwerk intern sind,
wo es etwas lernen kann. Und dann vier Ausgabeschichten.
Und das ist ein sogenanntes Fully Connected Network.
Auf Deutsch würde man vielleicht sagen, voll vermascht.
Das heißt, jeder Knoten in einer Schicht des Netzwerks
ist mit allen Knoten in der nächsten Schicht verbunden.
Das heißt, alle diese einzelnen Strichlein sind Gewichte in diesem Netzwerk.
Und ich habe das jetzt nicht genau gezählt,
aber mal kurz abgeschätzt, das gibt uns für dieses relativ,
und das ist,
was ich ein extrem einfaches Netzwerk nennen würde,
etwa 300 Gewichte
So circa 300 Linien, beziehungsweise 300 freie Parameter, die
dieses Netzwerk lernen kann. Und jetzt gucken wir uns,
und das ist ein Auszug aus der sogenannten Rest-Next-50-Architektur, das heißt,
das ist ein tatsächliches Netzwerk entwickelt von Wissenschaftlern größtenteils angestellt bei Facebook,
das in diesem Image nicht bewerben,
die Ihnen vor zwei Slice gezeigt habe, tatsächlich gewonnen hat,
beziehungsweise eine sehr gute Platzierung erreicht hat.
Und hier können wir das Netzwerk gar nicht mehr aufzeichnen,
sondern was wir hier aufzeichnen,
ist ein Strukturdiagramm und wie die Struktur von diesen Netzwerken funktioniert,
werde ich gleich erklären. Aber der Schlüsselpunkt ist,
Wir sprechen hier jetzt nicht mehr von ein paar hundert Gewichten,
sondern tatsächlich von 25 Millionen freien Parametern.
Die man in diesem Netzwerk optimieren muss. Das heißt,
wir sehen, wir werden extrem große Datensatz brauchen.
Das können Sie sich vorstellen, das ist ein Fit mit 25 Millionen Parametern.
Dass das tatsächlich konvergiert, ist relativ schwer.
Und dazu müssen wir uns erst mal überlegen,
wie wir überhaupt so ein Bild betrachten können.
Ich greife hier wieder auf meinen Teetopf aus dem Büro zurück.
Und wie wir alle wissen,
in der Farbfotografie stellen wir die farbigen Bilder dar,
also in Überlagerung eines roten Farbkanals,
eines grünen Farbkanals und deines blauen Fahrkanals
Bisschen doof, ist, dass ich ein graues Bild auf einem grauen Hintergrund genommen habe,
weil man deswegen die schönen Farblehren nicht schön sehen kann.
Es ist mir aber erst leider so spät aufgefallen. Also wir müssen jetzt damit leben. Wir haben jedenfalls bei allen Farbfotografien einen roten Farblehrer,
einen grünen Farblehrer und einen bralauen Farblehrer und wenn wir stark hineinzoomen,
und das ist jetzt auch wieder so ein Problem,
von Handykameras, ich musste ziemlich stark zoomen,
um überhaupt einzelne Pixel zu sehen,
aber wenn wir stark genug in so ein Bild hineinzoomen,
sehen wir die einzelnen Pixel, das heißt,
so ein Bild von meiner Handykamera hat acht Megapixel, das heißt,
das ist ein Bild mit 4000 mal 2000 Pixeln.
Das bedeutet aber, das sind eigentlich Drei Matrizen,
drei, zweidimensionale Matrizen, mit je acht Millionen Zahlen.
Das heißt, wir haben drei relativ große zwei D-Matrizen.
Das ist die Information, wenn wir jetzt keine Optimierung darstellen,
die in diesem Bild gespeichert ist. Und wenn wir jetzt
einen Algorithmus darauf anwenden wollen, dann machen wir genau das.
Wir stellen uns jetzt eine so eine Farbschicht vor und wir sagen,
das ist eine Matrix von Zahlen. Und der Trick,
wie diese neuronalen Netzwerke so gut lernen können,
ist die Verwendung von sogenannten Faltungsoperationen. Das heißt,
wir haben hier Das gezogene Bild repräsentiert als Matrix und wir
möchten das abbilden auf ein Ausgabebild und was wir machen,
ist, wir haben eine kleinere Matrix,
dass wir sogenannte Filter oder Convolutional Condel bezeichnet, da stehen Zahlen drin.
Und diesem Beispiel sind da jetzt mal Zahlen gefüllt, minus 1,
0, 1, minus 2, 0, 2, minus 1, 0,1.
Und was man tut, ist eine Punktweise Matrix-Multiplikation. Das heißt,
ich nehme jeden Eintrag in dieser Matrix,
multipliziere ihn mit dem Punkt, den oberen,
mit dem oberen, den ersten, den rechts oben,
mit rechts oben und so weiter und mache sozusagen eine Abbildung von dieser dreimal,
von diesem dreimal 3-Bereich im Eingabebild auf eine Zahl in einem Ausgabebild.
Dann verschiebt man diesen Filter um einen Pixel weiter und berechnet den nächsten Ausgabepixel.
Das heißt, ich habe hier einen kleinen Matrix mit einem Filter,
den ich auf das große Bild anwende und diese kleine Matrix erzeugt mir ein neues Bild.
Die Idee, Filter auf Fotos anzuwenden, ist auch nichts weiß.
Das kommt auch nicht aus Deep Learning. Die Idee,
Filter zur Hervorhebung von Kanten oder zur Vererhebung von Mustern
zu machen, ist bedeutend älter. Aber die Schlüsselidee,
wenn ich das in einem neuronalen Netzwerk mache, ist,
dass ich jetzt sage,
die einzelnen Zahlen in diesem Filter sind nicht im Vorhinein vorgegeben,
da hat sich nicht jemand überlegt, welche Werte gehören in diesem Filter,
sondern das sind genau die Parameter, die das Netzwerk lernt.
Das heißt, was wir eigentlich tun,
wenn wir so ein Faltungsnetzwerk auf den Daten trainieren, ist,
dass wir automatisch lernen, welche Bild, welche Filter angewandt werden sollen,
um die relevanten Muster für unsere Analyse zu erkennen.
Und um aus einem einzelnen Filter dann als neuronales Netzwerk zu bauen,
ist ein relativ einfacher Schritt. Wir haben ja gesehen,
die Anwendung dieser Faltung gibt uns etwas,
das von der Struktur her Eigenschaften hat, wieder wie ein Bild.
Das heißt, wir können erstens mehrere Filter parallel anwenden oder zweitens hintereinander.
Und es wird typischerweise beides gemacht. Das heißt,
wir haben hier die Verkettung von mehreren Filtern parallel und mehreren Filtern hintereinander.
Das ist jetzt noch ein bisschen ein einfacheres Beispiel,
um das zu verstehen. Aber dieses Viaring-Diagramm,
das ich Ihnen vor drei Slides gezeigt hatte,
mit den 25 Millionen Gewichten, ist nichts anderes als das,
ganz oft hintereinander ausgeführt.
Mit ein paar rechnerischen Tricks, aber vom Verständnis ist,
was das einzige notwendige Grundprinzip. Und ich habe hier noch
ein Bild, das das vielleicht ein bisschen illustrieren soll.
Ich mag persönlich dieses Cafésut lesen in diese Repräsentationen von neuronalen Netzwerken nicht so gern,
um zu verstehen, was passiert ist, das ist vielleicht ganz nützlich.
Wir haben hier als Eingangsbild ein Auto, dann sehen wir
die Repräsentation von einem, was das neuronale Netzwerk mit diesem Eingangsbild macht.
Ich erkläre das gleich und ganz am Schluss haben wir tatsächlich
die Aussage des Netzwerks, das wurde das Auto identifiziert.
Und was wir hier sehen, ist dieses Bild nach Anwendung dieser ganzen Filter.
Das heißt, wir haben Convolution nochmal auf Englisch für Faltung.
Das heißt, wir haben hier die Ausgabe der ersten,
der ersten Faltung und man sieht,
dass da verschiedene Filter gelernt wurden, die das anwenden.
Wir zeigen nicht die Filter, und das Ergebnis.
Das heißt, wir haben eins, zwei, drei,
vier, fünf, sechs, sieben, acht,
neun, zehn Filter hier im Parallel.
Die haben jeweils verschiedene Eigenschaften gelernt. Relu ist die Abkürzung
für die Aktivierungsfunktion, die ich Ihnen gerade erklärt habe,
also für das Produkt aus Täterfunktion und linearem Anstieg.
Das heißt, wir wenden dann auf jedes dieser Bilder diese Aktivierungsfunktion ab,
dann wieder einen Filter, wieder eine Aktivierungsfunktion und so weiter.
Und der einzige Schritt, den wir dazwischen noch brauchen,
ist ein sogenanntes Pooling, eine sogenannte Reduzierung der Auflösung,
dass wir eben langsam von diesem relativ Hochauflösungsbild runterkommen auf ein paar Pixel,
anhand derer dann die Entscheidung getroffen wird.
Das heißt, wir sehen, das Netzwerk hat hier schrittweise
verschiedene Filter gelernt, wo einzelne Eigenschaften des Autos extrahiert.
Ich würde da jetzt eben nicht versuchen, tatsächlich einzelne Dinge
zu identifizieren und am Ende konnte es dann diese Entscheidung treffen.
Und jetzt haben wir tatsächlich die Notwendigen Werkzeuge an der Hand,
um zu sagen,
wie können wir diese Algorithmen einsetzen,
um tatsächlich unsere Entscheidungsfähigkeit in der Teilchenphysik
zu verbessern
Und um das noch mal zu illustrieren,
also wir haben einen relativ komplexen physikalischen Prozess,
der startet mit einem harten Streuprozess über verschiedene Wechselwirkungsprozesse hin zu den Energien,
die wir letztlich im Detektor messen.
Und das falten wir mit den Messungen, die wir im Detektor machen.
Und wir möchten zurückschließen aus den einzelnen Energiemessungen, die wir im Detektor gemacht haben,
auf den ursprünglichen physikalischen Prozess, der da stattgefunden hat.
Und ein Teilchen, ich habe vorher schon ein bisschen motiviert,
warum Top Fox interessant sind, erwarten wir eben,
dass es stark an Neue für sie koppelt.
Wie gesagt, Topquarks sind die schwere Variante des bekannten Abwachs
und damit das schwerste bekannte Elementarteilchen. Topquarks sind extrem kurzlebig,
die leben nur für 10 noch minus 25 Sekunden. Das heißt,
sie können sich vorstellen, die werden im Zentrum des CMS-Experiments oder Atlas produziert.
Zerfallen sofort wieder und wir messen nur die Zerfallsprodukte.
Und wenn ein spannendes Signal für neue Physik,
wäre eben ein Überschuss in der Produktion von Topquarks,
oder auch eine Präzisionsvermessung der Kopplung des Hexpersons an Topquarks,
ist genau eine der Grundideen, wie wir nach neuer Physik suchen können.
Das heißt, wir können uns diesen Prozess so vorstellen. Wir haben Paare von Klonen,
das hatte ich vielleicht nicht erwähnt, aber bei den Energien,
mit denen wir die Brottonen am Zern aufeinanderschießen,
ist tatsächlich das relevanteste Zeichen, das an dieser Interaktion teilnimmt,
das Klon, das die Bindung hervorruft und nicht die eigentlichen Quarks.
Das heißt, eigentlich ist bei hohen Energien der LHC ein Blumen-Glumen-Kolleiter,
wir haben dann eine Interaktion zwischen diesen Glonen,
Und dann die Paarproduktion von diesen Topquarks.
Und wir möchten jetzt algorithmische Methoden finden, mit denen wir
Topquarks effizient identifizieren können und von ihren Untergründen unterscheiden.
Und um wir diese Zeichen identifizieren zu können,
müssen wir zuerst wissen, wie ein Topquark typischerweise sich verhält.
Also wir haben gesagt, es ist extrem kurzlebig. Das bedeutet,
das hat eine Lebensdauer von 10 noch minus 25 Sekunden.
Und das zerfällt fast unmittelbar in einen Webo-Sohn. Das heißt,
das Wechselwirkungszeichen der schwachen Wechselwirkung und ein B-Quark und in diesen Zerfällen,
die ich mir jetzt weiter, die wir uns jetzt weiter angucken werden,
zerfällt das Webo-Sohn weiter in ein Upquark und ein Das heißt,
wir haben hier im Prinzip drei Quarks als Zerfalzprodukte,
die alle drei dann mit dem Detektor interagieren und jeweils Energie in unserem Teichendetektor hinterlassen.
Und wir möchten aus der Energiemessung dieser drei Teichen zurückschließen auf die Frage,
war das, was diese Energie verursacht hat,
vermutlich ein Topquark oder war das vermutlich etwas anderes?
Und bei den Energien, bei denen wir uns bewegen,
sind die Zerfalzprodukte des Topquarks tatsächlich sozusagen kollimiert.
Das heißt, in einer geometrisch sehr beschränkten Region im Detektor
zu finden.
Wie sieht das jetzt aus
Wir machen jetzt folgendes. Wir stellen uns die Produktion und den Zerfall eines Topquarks vor.
Und der Relevanteste Detektor für die Messung dieser Zerfallsprodukte sind diese Kalorimeter.
Also diese Energiemessungssysteme. Die stoppen tatsächlich diese hardronisierten Teilchen und
messen die Energie. Und was wir jetzt machen,
ist, wir setzen uns in das Koordinatensystem dieses Kalorimeters hinein.
Das ist die Etafie-Koordinate. Das heißt,
wir schneiden dieses Kalometer auf und im Prinzip können Sie sich vorstellen,
wir haben hier einen Querschnitt,
einerseits in der Tafel-Ebene diesen Strich und dann aus der Tafel-Ebene
herausstehend die Projektion der Zerfallsprodukte dieses Teilchens und so sehen,
die von einem Topquok hervorgerufenen Energieablagerungen in dieser Projektion aus.
Das heißt, das sind, wenn wir diesen Zerfall haben,
ist, dass diese Ebene, wo diese Zeichen hineinschauen.
Das ist natürlich nur Simulationsbasiert auf Daten, könnte ich Ihnen niemals sagen,
dass das mit hundertprozentiger Sicherheit ein Topquok war, aber in der Simulation ist das klar.
Wir simulieren den Zerfall eines Topquoks und lassen es in unserem Detektor
zerfallen und dann können wir es so als Bild darstellen.
Das heißt, jeder dieser Farbpunkte in dem Bild repräsentiert,
wie viel Anteil der Energie diese Region des Detektors ging,
da muss man ein bisschen sogenanntes Pre-Processing,
also Vorverarbeitung machen, damit eben diese Bildpunkte zentriert sind,
entlang der stärksten Energie und ein paar Rotationen,
aber die Grundidee ist,
wir machen eine Darstellung der räumlichen Verteilung der Energie.
Deposits der Energie, der Energieablagerungen dieser Teilchen in die Detektorebene
und gucken uns das jetzt an.
Und wenn ich Ihnen dieses Bild jetzt zeige,
können Sie mir vermutlich nicht auf Anhieb sagen,
ob das jetzt von einem Zerfall eines Top-Fox hervorstand oder ob das ein anderer Prozess war.
Jetzt gucken wir uns vielleicht einmal Eine statistische Mittelwertbildung an.
Das heißt, wir gehen jetzt von einem Einzelnen
so Fall so einen Mittelwert aus zehn Bildern.
Das sieht man immer noch nichts, sondern im Mittelwert aus 100 Bildern,
das erkennt man schon ein paar Muster. Und jetzt 10,
10.000. Das heißt, wenn wir unseren statistischen Mittelwert von 10.000
solchen Zerfallsprozessen plus eben die statistische Verteilung im Detektor angucken,
erkennen wir da ganz klar ein Muster.
Wir kennen hier eine Anhalfungenstrahlung hier und hier.
Können wir das vielleicht benutzen, um Solche Bilderkennungsalgorithmen anzuwenden.
Und dazu müssen wir zuerst nochmal uns überlegen, was das bedeutet.
Hier ist nochmal die Vorstellung, wir haben das extrem kurzlegend
Bigget Top Quark, das in den Detektor zerfällt.
Und dann sehen wir eben genau dieses Muster im Detektor. Das heißt,
diese drei Knubbel, die wir im statistischen Mittelwert sehen,
diese drei Anhäufungen von Energie, können Sie sich vorstellen,
das sind genau im statistischen Mittelwert und so weiter, aber die Anorte,
wo die drei Zerfallsprodukte dieses Top Quarks tatsächlich anzutreffen waren.
Und das Problem, das wir jetzt lösen möchten,
ist diese sogenannten Top Quarks zu unterscheiden,
von allen anderen Teilchen, die wir im Detektor produzieren könnten,
und der häufigste Untergrund sind sogenannte Lightquark oder Glown Chats,
also Chats aus Upquarks, Downquarks oder Klonen,
die einfach viel häufiger vorkommen und deswegen einen ganz beachtlichen Untergrund hervorrufen.
Das heißt, was wir in unseren Experimenten machen wollen,
ist diesen Untergrund, der durchaus um den Faktor 10 oder 100.000 häufiger sein kann,
als die Produktions von Topquarks zu unterdrücken,
um eben neue Physik finden zu können.
Und wenn wir uns jetzt wieder einzelne Bilder anschauen,
da erkenne ich wirklich keinen Unterschied,
aber im statistischen Mittelwert kennen wir ganz klar,
diese anderen Teilchen haben eine andere geometrische Verteilung der Zerfallsprodukte,
die im statistischen Mittelwert ganz klar erkennbar ist.
Und jetzt ist eben die Frage,
obwohl das im statistischen Mittel klar erkennbar ist,
können wir Algorithmen trainieren,
die tatsächlich anhand von einzelnen Bildern eine solche Entscheidungsfindung durchführen und
wie gut sind diese Algorithmen verglichen mit klassischen Methoden basierend auf
physikalischen Variablen,
die man natürlich auch aus diesen Objekten berechnen kann
Was man eben machen kann, ist genau die Verwendung dieser Faltungsnetzwerke,
die ich erklärt habe, also genau dasselben algorithmischen Strukturen,
wie eingesetzt werden zur Bilderkennung bei Facebook,
in diesen Challenges oder bei Google.
Und genau diese Algorithmen kann man fast eins zu eins auf
diese Bilddaten anwenden und gucken, ob sie physikalische Objekte identifizieren können.
Was man natürlich schon machen muss, ist die Gewichte anpassen.
Das heißt, die internen Parameter,
die darauf trainiert sind, Hunde und Katzen zu unterscheiden,
eignen sich Apreori nicht dafür
Aufgewachsenen Kositätschätz zu unterscheiden, aber wenn man die Architektur,
also die Struktur, die Verknüpfung der einzelnen Knoten in diesem Netzwerk benutzt und die Gewichte anpasst, kann man das genau eins zu eins in der Physik einsetzen. Als Side Remark vielleicht,
weil ich gerade gesagt habe, es ist komplett absurd zu sagen,
man könnte die Netzwerke benutzen, ohne sie neu zu trainieren,
das ist so eine dumme Idee,
dass wir das tatsächlich gerade mit einem Bachelorstudenten ausprobieren und es stellt sich heraus,
dass diese Netzwerke, auch wenn man sie nicht neu trainiert,
das heißt, wir nehmen das Standard-Netzwerk von Google,
das trainiert es, tausend verschiedene Klassen von Bildern zu unterscheiden,
zum Beispiel Hunde, Katzen, Eiscreme,
Hockeypooks und so weiter und haben das auch einmal auf diesen Bildern getestet und das stellt sich heraus,
dass manche Klassen von klassischen Bildern tatsächlich auch physikalisches Unterscheidungsvermögen haben.
Ich sage jetzt nur mal ganz kurz, dass das Ergebnis ist,
dass diese Konzitätsschätze für einen Algorithmus typischerweise aussehen wie Eiscreme.
Es ist überraschend und wie gesagt, ich möchte nicht,
dass viel zu viel dazu sagen,
weil wir das noch ein bisschen genauer studieren,
aber es ist überraschend, wie viel das Apriorisch schon kann.
Ich habe jetzt ganz viel über die Verwendung vom bildbasierten Netzwerken gesprochen,
aber das ist jetzt ein bisschen eine Verkürzung der aktuellen Forschung.
Das heißt, die Frage, was ist die beste Repräsentation
von Physikdaten für die Verwendung von neuronalen Netzwerken?
Was ist die optimale Architektur? Das heißt,
was ist die optimale Verknüpfung innerhalb dieser Netzwerke,
um tatsächlich am schnellsten die korrekten, physikalischen Eigenschaften zu lernen, ist eine offene Forschungsfrage.
Ich habe auf dieses Leid jetzt jeweils ein illustratives Diagramm von verschiedenen Veröffentlichungen gemacht,
einfach nur um darzustellen, dass es tatsächlich gerade eine ganz offene Frage,
wie man das richtig macht und wie man das löst,
aber es stellt sich heraus,
dass auf jeden Fall für gewisse Teile dieses Phasenraums,
diese bildgebenden Verfahren, die ich erklärt habe,
extrem mächtig sind.
Das ist hier ein vorübergehendes Ergebnis, das dürfen Sie nicht fotografieren.
Das hoffen wir, dass wir ein bisschen später publizieren können.
Das ist der Vergleich von verschiedenen dieser algorithmischen Techniken.
Und nachdem das so eine Standardfigur ist, die man zeigt,
wenn man über neuronale Netzwerkgespräche, möchte ich das kurz erklären,
weil das ein Termin ist, den man immer wieder hört.
Wir zeichnen hier horizontal die Signaleffizienz. Das heißt,
den Anteil der Signalereeignisse,
die wir korrekt für einen gewissen Wert unseres Netzwerks als Signal
identifizieren und auf der vertikalen Achse eins über die Untergrundunterdrückung.
Das heißt, über die Untergrundeffizienz, das heißt,
wie viele Untergrundereignisse wir fälschlicherweise als Signal identifizieren. Das bedeutet,
wir möchten für eine gegebene Signale-Effizienz eine möglichst hohe Unterdrückung des Untergrunds.
Das heißt, wir möchten für einen gegebenen X-Wert möglichst hoch
hinauf auf der Y-Achse. Und wenn wir uns jetzt anschauen,
die rote Linie hier ganz unten, das heißt,
der schwächste Algorithmus in diesem Vergleich ist eine Kombination aus zwei klassischen physikalischen Variablen,
die man eben, sagen wir mal, bis vor,
die man jetzt noch aktuell benutzt,
um dieses Problem zu lösen
Diese ganzen Kurven hier oben, ist der Vergleich von unterschiedlichen Methoden
durch die Verwendung von maschinellen Lernen, dieses Problem zu lösen.
Und wir sehen, wenn wir hier bei einer gegebenen Signaleffizienz einfach auf der vertikalen Achse messen,
ist da tatsächlich eine Verbesserung, um mehrere Größenordnungen.
Das heißt, wir können gleich viele Signalereignisse aufsammeln und um Größenordnungen
mehr Untergrund wegwerfen und damit natürlich die erwartete Genauigkeit von unseren Physikanalysen stark verbessern.
Um eine Sache noch hervorzuheben, Eine der stärksten Kurven in diesem Vergleich,
das ist die zweite hier, die so ein bisschen Senf-farben ist,
das ist Resnext 50.
Und das ist tatsächlich die Verwendung von so einem bildgebenden Netzwerk. Das heißt,
für dieses konkrete Beispiel ist die Verwendung von bildgebenden Netzwerken tatsächlich
kompetitiv mit allen anderen Methoden, die bis jetzt gemacht wurden.
Das ist natürlich, wie gesagt, nur der Vergleich anhand von Simulationen.
Die nächsten Herausforderungen sind dann die Kalibration in Daten und natürlich
der Einsatz in Suchen nach neuer Physik. Das heißt,
ich könnte hoffen, dass man dann in einer Ringvorlesung in ein,
zwei Jahren in vielleicht Ergebnisse,
die durch solche Technik möglich geworden sind,
zeigen kann
Das ist aber nicht alles, was wir mit diesen Netzwerken machen können.
Also zu sagen, wir können einerseits die Erkennungsfähigkeit verbessern.
Andererseits können wir auch diese Netzwerke benutzen, um ganz neue Dinge zu machen,
die vorher mit einfacheren, maschinellen Lernmethoden gar nicht möglich gewesen wären.
Und ein großer Stichpunkt hier ist die sogenannte Simulation von Bildern.
Hier sind ein paar Bilder aus Large Scale, Gun Training
for High Fidelity, Natural Image Synthesis. Das heißt,
das sind Bilder, die tatsächlich von einem neuronalen Netzwerk erzeugt wurden,
dem Ziel, dass sie aussehen wie echte Bilder.
Also ich meine, ich würde sagen,
man ließe sich auf Anhieb von diesen Bildern täuschen.
Und die Frage ist, wie kann man sowas dem Netzwerk tatsächlich beibringen? Das heißt,
wenn wir uns denken, wir haben viele Beispiele von Ereignissen,
Physiksimulationen, von denen wir wissen, wo sie aussehen,
oder Messungen aus Daten und wir möchten neue,
ähnliche Beispiele, aber das ist sozusagen,
für Menschen ist das eine ganz einfache Definition.
Wir sagen, wir möchten ähnliche Beispiele, die so ähnlich aussehen.
Das ist aber algorithmisch relativ schwer abzubilden,
weil was Das ist ein ähnliches Beispiel,
wir möchten nicht einfach nur Farbvariationen von Bildern,
die bereits in unseren Trainingsdaten vorhanden sind.
Wir möchten tatsächlich neue Beispiele, die aus derselben Klasse kommen.
Das heißt, das ist eine nicht ganz triviale Frage,
wie man so etwas, was für Menschen relativ klar zu definieren ist,
einem Netzwerk beibringen kann.
Es gibt aber eine Technik, die das tatsächlich löst und
die möchte ich ganz kurz erklären. Die Idee ist,
man verlässt sich nicht auf ein einzelnes neuronales Netzwerk,
sondern man lässt diese Netzwerke gegeneinander antreten.
Das heißt, wir haben zwei neuronale Netzwerke.
Erstens, ein Generatornetzwerk,
hier symbolisiert durch Picasso
Und zweitens, ein Diskriminator-Netzwerk. Und wir haben ein Set von klassischen Bildern,
sozusagen klassischen, klassischen Gemälden. Und wir möchten ein Netzwerk trainieren,
das in der Lage ist, neue Gemälde zu generieren,
die auf den ersten Blick aussehen, wie ein klassisches Gemälde.
Und die Struktur von diesen Netzwerken ist, dass man als Input Rauschen hat,
das heißt, man gibt dem Netzwerk eine gewisse Entropie,
eine gewisse Anzahl an Zufallszahlen zur Verfügung.
Das bedeutet ganz einfach nur, das Netzwerk kann ja selbstständig
nicht auf einen Input einen beliebigen Output liefern.
Das heißt, das Netzwerk ist ja ein komplett deterministischer Prozess.
Und wenn ich nicht möchte, dass das Netzwerk nur ein Bild generiert,
sondern tatsächlich eine Vielzahl von Bildern, muss es irgendwoher ein gewisses Zufallselement haben.
Das heißt, wir haben ein Zufallselement. Und wir haben
jetzt zwei Netzwerke, die mit unterschiedlichen Zielen optimiert werden.
Der Generator versucht, Bilder zu erzeugen,
die möglichst nahe aussehen wie klassische Bilder und der Diskriminator versucht zu unterscheiden,
ist jetzt ein beliebiges Beispiel, dass der Generator erzeugt hat,
ein echtes Bild, Oder ist das eine Fälschung?
Und wenn wir jetzt anfangen, diese Netzwerke zu trainieren,
das heißt, der Generator wird dafür belohnt,
dass er besonders gute Fälschungen erzeugt und der Diskriminat,
der Diskriminator versucht, das dann auszugleichen.
Das heißt, wenn wir jetzt anfangen und einfach mal den Generator
auch mit Zufallszahlen starten, wird er uns zuerst eine Fälschung geben.
Dann trainieren wir den Generator ein bisschen und für jedes Bild,
das der Generator produziert, gibt ihm der Diskriminator eine Rückmeldung,
so in dem Sinne, nein, das ist immer noch eine Fälschung,
das ist immer noch eine Fälschung, das ist ganz kleine Fälschung,
aber nachdem er der Generator aus diesem ganzen Rückmeldungen lernen kann,
kann er dann ein Bild produzieren,
das für den Diskriminator ein bisschen mehr aussieht wie ein echtes Bild.
Das heißt, wir haben dann in der ersten Internation eine Fälschung,
die ein bisschen mehr aussieht, wie ein echtes Bild.
Jetzt ist diese Fälschung besser und sozusagen, der Generator hat gelernt,
diesen Diskriminator auszutricksen, was man dann im nächsten Schritt macht,
ist man trainiert den Diskriminator. Das heißt,
der Diskriminator kriegt dann diese Fälschungen zu sehen und lernt dann,
oh, diese Fälschungen sind tatsächlich nicht die Art von Original,
die ich sehen möchte.
Und jetzt wird wieder der Diskriminator trainiert. Dann trainieren wir
wieder den Generator, um immer bessere Fälschungen zu erzeugen.
Hops, das war schon das Letzte. Ich dachte,
ich hätte noch eins, Verzeihung. Bis wir eben mit
dem Ergebnis der Fälschung so weit zufrieden sind. Das heißt,
bis der Unterschied zwischen den von Generator erzeugten Bildern und Bildern
aus dem Original-Datenset nicht mehr zu unterscheiden ist,
beziehungsweise bis das für unsere Anwendungen gut genug ist.
Und um mal zu illustrieren, wie der Stand der Technik
in diesen generativen Netzwerken ist.
Wir haben hier das Ergebnis der besten generativen Netzwerke zur Erzeugung von Fotos
oder von fotorealistischen Bildern von Menschen und die Entwicklung von 2014
auf 2017 ist inzwischen wirklich in der Lage,
Bilder zu generieren,
die,
ich würde sagen,
uns auf den ersten Blick
tatsächlich täuschen würden
Jetzt ist wieder die Frage, kann das in der Physik eingesetzt werden?
Und wir haben da eine ganz klare Verwendung,
was wir oft brauchen, ist die Simulation,
die korrekte Simulation der Interaktion von einem gewissen Teilchen mit einem Detektor.
Und ich habe Ihnen vorher gesagt, wir haben ein sehr großes Storage-Budget,
wo wir tatsächlich solche simulierten Ereignisse speichern wollen.
Das Problem ist aber, dass ein Großteil der Computingleistung,
die wir in der Teilchenphysik verwenden, dafür benutzt werden muss,
diese Simulationen zu erzeugen, Ich habe ihm gesagt,
das ist ein Detektor mit einem Durchmesser von 15 Metern.
Das ist einfach sehr zeitaufwendig, die tatsächlichen Teicheninteraktionen mit diesem Detektor zu simulieren.
Was wir aber jetzt machen können, ist,
wir erzeugen eine gewisse Datenpunk an Simulationsbildern für ein gewisses Beispiel von einem Detektor und lassen dann ein,
ich hätte das vielleicht vorher sagen sollen,
diese ganze Technik von Netzwerken, die man gegeneinander antreten lässt,
heißt generative, adverserielle Netzwerke, GAN oder Kurzgun.
Das heißt, man trainiert dann so ein sogenanntes GAN-Netzwerk auf diesem Simulationsdatensatz um diese Bilder zu erzeugen.
In diesem Beispiel haben wir hier in der oberen Reihe gelabelt mit Shane 4,
was einfach die Standard-Simulations-Software ist,
typische Bilder wie von der Standard-Simulation erzeugt werden und in der unteren Reihe typische Bilder,
die von dieser Detektor-Simulation mittels diesem adverseriellen Training erzeugt wird.
Und man sieht sozusagen visuell, sieht das schon sehr ähnlich aus,
wenn man sich dann die einzelnen Verteilungen anguckt,
gibt es noch ein paar kleine Unterschiede,
aber der Schlüsselpunkt ist, wenn dieses Netzwerk einmal trainiert ist,
ist es einfach, um eine mehrere Größenordnung,
also typische Zahlen sind hier ein Faktor von 10 bis 100.000 schneller für dieses Problem.
Das heißt, wir können die Datenbank an Simulationsbildern,
die wir haben, umwandeln in etwas,
das uns Simulation um den Faktor 10 oder 100.000 beschleunigt.
Das ist natürlich im Hinblick auf die Ressourcennutzung von Computing extrem wertvoll.
Ich habe hier noch ein bisschen die Architektur von diesem Ansatz trainiert,
aber das ist sozusagen eine technische Weiterentwicklung,
wie man dieses Training noch besser machen kann.
Ich möchte das nur hervorheben, weil eigentlich wollte ich auf
diesem Bild enden, als die beste Simulation,
das hatte ich leider in den vorherigen Platz nicht drinnen.
Gut, wir sind langsam, gehen wir dem Ende zu,
aber ich möchte noch kurz zwei weitere interessante Gesichtspunkte hervorheben,
nämlich erstens,
die Idee aus Daten
zu lernen
Was ich Ihnen vorher erklärt hatte, war die Idee,
wie können wir möglichst effizient Algorithmen aufgrund von Computersimulationen trainieren,
die wir dann auf den tatsächlich im Beschleuniger aufgenommenen Daten anwenden,
um da eine gute Unterscheidung zu erreichen.
Was es aber, wenn wir nach neuen Teilchen suchen wollen und
gar nicht wissen, was die Eigenschaften dieser neuen Teilchen sind.
Die typische Idee ist, theoretische Physiker sagen verschiedene Teilchen hervor,
dann werden Computersimulationen gemacht und dann vergleicht man die Messung in
Daten mit den Vorhersagen dieser unterschiedlichen Computersimulationen.
Alternativ, und das ist jetzt eine Idee,
die wir gerade ein bisschen verfolgen, Ist die Idee einen sogenannten Auto-Encoder zu trainieren?
Ein Auto-Encoder ist ein neuronales Netzwerk, das versucht,
eine Eingabe möglichst genau auf sich selbst abzubilden.
Das klingt auf den ersten Blick trivial, das können wir mit einer Einheitsmatrix machen.
Ich nehme das Bild, multipliziere es mit einem Eintrag,
jetzt Matrix und ich bekomme dasselbe Bild. Der Trick beim Auto-Encoder ist,
dass man das mit einem neuronalen Netzwerk implementiert und das Netzwerk dazu zwingt,
dass die Repräsentation in den inneren Schichten dieses Netzwerks eine viel geringere Datenkapazität haben kann,
als das Eingabe- oder Ausgabebild.
Das heißt, Sie können sich vorstellen,
wir haben hier Bilder mit 40 mal 40 Pixel in der Eingabe und in der Ausgabe,
innerhalb dieses Netzwerks muss das Netzwerk aber zwischendurch lernen,
dass auf eine Größe von zehn Variablen zu komprimieren.
Das heißt, das Netzwerk muss lernen,
die Eingabe zu komprimieren und dann aus diesem komprimierten Phasenraum wieder
die Ausgabe, das korrekte ursprüngliche Bild zu ermitteln.
Das heißt, es muss eine Darstellung dieser Ereignisse lernen.
Und das kann man sich jetzt vorstellen, das kann man auf Daten trainieren,
Ohne Simulation. Und dann guckt man sich an,
für welche Ereignisse hat dieser Prozess möglichst schlecht funktioniert.
Das heißt, welche Ereignisse verhalten sich untypisch?
Weil wenn sich etwas untypisch verhält, dann wird die Aufeinanderführung
von Kompressions- und Dekompressionsprozess eher schlecht funktionieren.
Das heißt, wenn wir untypische Ereignisse haben,
werden die von dieser Struktur als Anomalien identifiziert.
Und diese Anomalien können wir uns angucken und die Frage stellen,
steckt da neue Physik drin? Das ist gerade Work in Progress,
aber es ist eine interessante Idee,
eben diese Algorithmen zu verwenden,
ohne vorzugeben,
nach welchem neuen Signal
wir tatsächlich suchen möchten
Und um noch ganz kurz einzugehen auf etwas,
was vielleicht auch gesellschaftlich interessant ist, ein großes Bedenken,
dass man bei der Verwendung von neuronalen Netzwerken in der Industrie oft hört,
ist die Fragestellung, wenn diese Algorithmen auf Dat trainiert werden,
lernen sie dann nicht auch die Biases, die in diesen Daten drinnen sind.
Das heißt, wenn zum Beispiel eine Firma einen Algorithmus entwickelt,
um das Einstellungsverfahren zu optimieren,
die Firma aber historisch weniger Frauen eingestellt hat,
dann trainiert sie auf ihren historischen Einstellungsdaten und während o,
wir stellen statistisch weniger Frauen ein,
das lernt der Algorithmus dann auch genau dieses Vorurteil,
dass man sich eigentlich erhoffen würde,
dass man durch die Verwendung von computerisierten Methoden entfernen kann.
Und das ist etwas, was in der Physik überraschenderweise eine große Rolle spielt.
Wenn wir diese Algorithmen zur Entscheidungsfindung optimieren, dann möchten wir
sehr oft, dass wir sie von externen Variablen entkoppeln.
Sie können sich vorstellen, wir haben eine gewisse Variable,
von der wir zum Beispiel wissen,
die es in der Simulation schlecht beschrieben und wir möchten nicht,
dass der Algorithmus die Eigenschaften dieser Variable lernt.
Oder vielleicht ist das also eine sehr gute Physikvariable und man möchte sich extra angucken,
ohne dass bereits dieses Entscheidungssystem, diese Variable benutzt.
Und in der Physik gibt es eben dann auch wieder die Idee,
Netzwerke gegeneinander zu trainieren. Das heißt, man hat ein Klassifeier-Netzwerk,
das die Entscheidung durchführen möchte und ein Adversery,
also ein Gegner-Netzwerk, das eben lernen möchte, genau die Variable,
die wir unterdrücken wollen und durch das Wechselspiel dieser beiden Netzwerke,
kann man genau diesen Bias aus den Netzwerken wieder raustrainieren.
In der Physik ist das natürlich einfach,
weil wir erstens große Datenmengen haben und zweitens ganz genau definieren können,
gegenüber welchen Variablen wir blinzern wollen.
Aber das ist eine sehr praktische Methode, um solche Algorithmen
blind gegenüber Eigenschaften zu machen, die wir nicht wollen.
Und damit würde ich zum Schluss kommen. Erstens, ganz kurz,
der Überblick über den typischen Werkzeuge, die wir so verwendet.
Also wir haben am DC den sogenannten Maxwell Cluster.
Das sind Computer ausgestattet mit relativ mächtigen sogenannten GPUs,
also Grafikprozessor-Einheiten. Das sind die typischen Werkzeuge,
die man zur Optimierung, zur schnellen Optimierung von diesen neuronalen
Netzwerken verwendet
Für diejenigen unter ihnen, die sie vielleicht mit praktischen Dingen beschäftigen,
die ganze Grundlage von dem Training und von der Optimierung von neuronalen Netzwerken,
findet Python basiert statt.
Die Implementierung der Netzwerke dann in Kehrers und die grundlegenden Bibliotheken, die verwendet werden.
Ich würde sagen, heutzutage am relevantesten ist Tensorfloh beziehungsweise Py-Torch,
das habe ich jetzt gar nicht auf dieses Leid.
Und damit tatsächlich zur Zusammenfassung. Also ich hoffe,
ich konnte es überzeugen, dass es eine erstens starke Verwendungsmöglichkeit
von Techniken des maschinellen Lernens in der Teichenphysik gibt,
aber zweitens auch interessante Weiterentwicklungen,
die über das reine Anwenden hinausging
Wir machen Datenanalyse, aber es gibt natürlich auch Anwendungen in
der Optimierung der Datenqualität oder der Objektrekonstruktion. Das ist überraschend,
wie gut bildbasierte neuronale Netzwerke für Physikprobleme geeignet sind,
aber es ist natürlich nicht klar,
dass tatsächlich das optimal ist, was man machen kann.
Wir können Simulationen durch generative Netzwerke ganz stark beschleunigen.
Und boy, es ist jetzt wirklich die Frage,
was kann man noch alles damit machen?