ANNs für effiziente, robuste und interpretierbare Rekonstruktion in der Physik und darüber hinaus (ANN4EUROPE)

Abstract

Im Rahmen des gemeinsamen deutsch-französischen Projekts ANN4EUROPE bestand die Aufgabe der deutschen Gruppe darin, Methoden künstlicher neuronaler Netze für eine effiziente, robuste und interpretierbare Rekonstruktion von Teilchentrajektorien in Experimenten der Hochenergie- und Schwerionenphysik zu entwickeln, zu untersuchen und zu implementieren, insbesondere im Kontext des CBM-Experiments an FAIR. Besonderes Augenmerk galt der Entwicklung von Algorithmen, die unter Bedingungen hoher Kollisionsraten, großer Teilchenmultiplizitäten sowie verrauschter und unvollständiger Eingangsdaten arbeiten können und zugleich die Anforderungen an eine spätere Implementierung auf modernen Mehrkern- und heterogenen Rechnerarchitekturen erfüllen. Damit zielte das Projekt nicht nur auf eine Verbesserung der Rekonstruktionsqualität physikalischer Ereignisse, sondern auch auf die Entwicklung universeller Ansätze für die Echtzeitverarbeitung experimenteller Daten unter Verwendung von ANN- und GNN-Methoden.