500 000 зіткнень за секунду: США будують перший у світі ШІ-колайдер ватртістю $2,8 млрд — Два кільця надпровідних магнітів для зберігання іонів розташовані поруч одне з одним на значній частині тунелю Релятивістського колайдера важких іонів (RHIC). Фото: Брукгейвенська національна лабораторія

Колайдер, який будується в Брукгейвенській національній лабораторії в Нью-Йорку, є першим у своєму роді — першим прискорювачем частинок, де штучний інтелект і машинне навчання інтегровані як в систему прискорення, так і в детекторні системи ще з самого початку.

Це спільний проєкт Brookhaven і Thomas Jefferson National Accelerator Facility Міністерства енергетики США, у якому беруть участь понад 300 наукових установ по всьому світу. Колайдер Electron-Ion Collider вартістю $2,8 млрд спиратиметься на машинне навчання для стабілізації пучків, оптимізації дизайну детекторів і обробки масивних потоків даних зіткнень у режимі реального часу.

П’ятсот тисяч разів на секунду Electron-Ion Collider (EIC) фіксуватиме зіткнення. За такої швидкості машинне навчання буде сортувати, фільтрувати й реконструювати те, що відбувається всередині детектора. Саме ця вимога сформувала всю архітектуру установки. Вартість проєкту становить від $1,7 до $2,8 млрд. Початок роботи заплановано на середину 2030-х років.

Навчання прискорювача самоналаштуванню

Раніші установки фізики частинок, включно з самим Brookhaven’s Relativistic Heavy Ion Collider, який був виведений з експлуатації в лютому 2026 року, почали використовувати інструменти ШІ лише через роки після будівництва. Для EIC ж багатоустановча група під назвою EIC-BeamAI розробляє системи машинного навчання, використовуючи реальне обладнання прискорювача в Brookhaven.

Завдання є складним: стабілізація прискорювача частинок означає керування десятками тисяч параметрів одночасно в двох пучках, що рухаються у протилежних напрямках по кільцю довжиною 2,4 милі майже зі швидкістю світла.

“Дуже складно для людини постійно відстежувати всі ці налаштування та характеристики пучка”, — сказав Георг Гоффштеттер де Торкуат, професор Корнельського університету зі спільною посадою в Brookhaven.

BeamAI вже довела концепцію. У передприскорювачах RHIC алгоритми машинного навчання досягли якості пучка, яку зазвичай забезпечують досвідчені оператори-люди.

“З машинним навчанням ми фактично пишемо комп’ютерний нагляд — система моніторить умови та автоматично коригує керування”, — додав Гоффштеттер де Торкуат.

Система також створює цифрового двійника прискорювача — віртуальну модель у реальному часі, яка дозволяє тестувати зміни без впливу на реальну установку. Цей же двійник може виявляти аномальну поведінку магнітів достатньо рано, щоб ініціювати контрольоване вимкнення до того, як станеться пошкодження.

Перегляд дизайну детекторів

Створення детектора частинок вимагає виконання величезної кількості симуляцій ще до виготовлення першого компонента: перевірки геометрії, матеріалів і конфігурацій у безлічі сценаріїв зіткнень. Проєкт під егідою DOE під назвою AID2E, який об’єднує Brookhaven, Catholic University of America, Duke University, Jefferson Lab та William & Mary, застосовує машинне навчання для цього процесу.

Алгоритми, навчені прогнозувати, як зміни конструкції впливають на ідентифікацію частинок, дозволяють дослідникам перебирати значно більше конфігурацій, ніж традиційні симуляційні методи, при нижчих обчислювальних витратах та меншому споживанні енергії.

Проблема даних

Коли EIC почне роботу, його детектор — установка розміром із будівлю під назвою ePIC — генеруватиме до 100 гігабіт даних за секунду. ШІ-системи в режимі реального часу сортуватимуть цей потік, відокремлюючи сигнал від шуму під час самих зіткнень.

“Моделі глибокого навчання потім реконструюватимуть події: перетворюючи слабкі сліди частинок у вимірювані параметри енергії та імпульсу”, — кажуть розробники.

Пов’язаний проєкт Brookhaven, опублікований у журналі Patterns, продемонстрував алгоритм, здатний стискати дані зіткнень у масштабі без втрати деталізації, необхідної для фізичного аналізу — система була створена та протестована на обладнанні RHIC.

“Мета полягає в тому, щоб забезпечити готовність EIC із AI-системами, які пришвидшать шлях до відкриттів, коли він почне роботу в середині 2030-х років”, — сказав Абхай Дешпанде, заступник директора лабораторії з фізики ядерних і частинок та науковий директор EIC.

Окрім ШІ-інфраструктури, ключова наукова мета Electron-Ion Collider полягає в дослідженні протонів і нейтронів на принципово новому рівні деталізації. Зокрема, фізики планують вивчати розподіл глюонів і кварків у ядрі, а також явища на кшталт насичення глюонної щільності (так званий стан “color glass condensate”), який може пояснити поведінку сильної взаємодії в екстремальних умовах. EIC також використовуватиме поляризовані пучки електронів і іонів, що дозволить вперше точно виміряти, як саме внутрішні складові протона формують його спін — одну з головних невирішених задач сучасної фізики частинок.