Datenanalyse für den Teilchenbeschleuniger

Organisiert von Isabel Dregely, Leiterin des Kompetenzfelds Artificial Intelligence & Data Analytics, fand am 27.09.2022 ein hybrid abgehaltener Gastvortrag über den „Large Hadron Collider“ (LHC) am Kernforschungszentrum CERN statt.

Unter dem Titel „Illuminati – Fiktion & Fakten“ war dazu Markus Friedl, Leiter des Fachbereichs Elektronik an der Österreichische Akademie der Wissenschaften (ÖAW) als Referent eingeladen. Er leitete seinen Vortrag mit einem virtuellen Rundgang durch das CERN ein. In seinem Beitrag widmete er sich unter anderem supraleitenden Magneten, den am Kernforschungszentrum involvierten Technologien sowie den für den Teilchenbeschleuniger erforderlichen Engineeringleistungen.

Extrembedingungen für Sensorik

Supraleitende Magneten sind hochtechnologische Produkte. Die Sensorik und die im LHC angewandte Datenverarbeitung sind enorm komplex, für die Arbeit am CERN aber quasi Nebenprodukte. Für die Industrie sind sie dennoch relevant, da sie in der Forschung am CERN mit Extremwerten in der Praxis getestet und eingesetzt werden. Am Institut für Hochenergiephysik, in dem Markus Friedl an der ÖAW tätig ist, wird an diesen Sensoren gearbeitet.

Ursprünglich konzipiert als Hypertextsystem ist übrigens auch das Internet vor mehr als 30 Jahren als ein solches „Nebenprodukt“ am Schweizer Forschungszentrum entstanden.

Die Idee hinter dem CERN ist es, die großen Theorien der Physik zu testen. Im LHC können Teilchen fast mit Lichtgeschwindigkeit aufeinander geschossen werden. Die Forschenden erhoffen sich daraus beispielsweise tiefere Erkenntnisse zur Entstehung von Antimaterie. Aktuell ist die Errichtung eines noch größeren Teilchenbeschleunigers im Gespräch.

Machine Learning und AI zur Datenanalyse

Bei jedem Teilchenaufprall im LHC entstehen so viele messbare Ereignisse, dass es unmöglich ist, alle dabei anfallenden Daten zu verarbeiten. Die Entscheidung darüber, welche Informationen erfasst werden, erfolgt über Sensoren. Diese verfügen über das entsprechende „Regelwerk“, um die Datenmengen in Grenzen zu halten. In der Datenanalyse setzt man am CERN in den vergangenen Jahren verstärkt auf Machine- Learning-Systeme und Artificial Intelligence, die auch zur Simulation von physikalischen Modellen verwendet werden.

Mit den Curricula in den Master-Studiengängen AI Engineering oder Data Science bietet die FHTW beste Voraussetzungen für eine berufliche Tätigkeit in einem derartigen Anwendungsfeld. Expert*innen in Bereichen wie Big Data, Big Data Analytics, Machine Learning oder Artificial Intelligence sind in Wissenschaft und Industrie stark nachgefragt. Absolvent*innen unserer Fachhochschule haben aufgrund ihrer Fachkenntnisse deshalb ausgezeichnete Jobchancen.