ABD’de Brookhaven Ulusal Laboratuvarı ile Enerji Bakanlığı’na bağlı Thomas Jefferson Ulusal Hızlandırıcı Tesisi ortaklığında inşa edilen Elektron-İyon Çarpıştırıcısı, yapay zekanın baştan itibaren hızlandırıcı ve dedektör sistemlerine entegre edildiği büyük ölçekli bilim projelerinden biri olacak. Yatırım maliyeti 1,7 milyar ila 2,8 milyar dolar arasında hesaplanan tesisin, 2030’ların ortalarında tam kapasiteyle faaliyete geçmesi planlanıyor. Dünya çapında 300’den fazla kurumun dahil olduğu proje, parçacık fiziği araştırmalarında veri işleme, simülasyon ve tesis yönetimi süreçlerini daha verimli hale getirmeyi hedefliyor.
DİJİTAL İKİZLE OTONOM KONTROL
Önceki parçacık fiziği tesislerinde yapay zeka uygulamaları çoğunlukla sonradan sisteme eklenirken, Elektron-İyon Çarpıştırıcısı’nda algoritmalar tasarım aşamasından itibaren geliştiriliyor. EIC-BeamAI adlı çok uluslu konsorsiyum, hızlandırıcı sistemlerinde kullanılacak makine öğrenimi modelleri üzerinde çalışıyor. Tesiste, ışık hızına yakın hareket eden iki parçacık ışını 2,4 mil çapındaki bir halkada zıt yönlerde dolaşacak. Bu ışınların kararlı biçimde yönetilmesi, çok sayıda parametrenin aynı anda izlenmesini ve ayarlanmasını gerektiriyor. Cornell Üniversitesi’nden Georg Hoffstaetter de Torquat, bir insanın tüm ayarları sürekli izlemesinin çok zor olduğunu belirterek, makine öğrenimiyle geliştirilen sistemin koşulları anlık izleyip kontrolleri otomatik olarak ayarlayan otonom bir bilgisayar denetimi gibi çalışacağını ifade etti.
ARIZA RİSKİ ÖNCEDEN İZLENECEK
Projede kullanılacak algoritmalar, tesisin eş zamanlı çalışan bir dijital ikizini de oluşturacak. Bu sanal model, yeni çalışma ayarlarının gerçek makine üzerinde risk oluşturmadan denenmesine imkân verecek. Dijital ikiz sistemi, mıknatıs davranışları gibi kritik donanım göstergelerini izleyerek anormallikleri önceden tespit edebilecek. Böylece olası arızalar büyümeden sistemin güvenli biçimde durdurulması hedefleniyor. Bu yaklaşım, tesisin işletme güvenliğini artırırken plansız duruşların ve donanım hasarlarının azaltılmasına katkı sağlayabilir.
SANİYEDE 500 BİN ÇARPIŞMA
Elektron-İyon Çarpıştırıcısı’nın ePIC adlı dedektörü tam kapasiteye ulaştığında saniyede 500 bin çarpışma kaydedebilecek. Bu süreçte saniyede 100 gigabite kadar veri üretileceği belirtiliyor. Yapay zeka destekli sistemler, bu büyük veri akışını anlık olarak süzerek anlamlı sinyalleri ayıracak. Derin öğrenme modelleri ise çarpışma olaylarının yeniden yapılandırılmasında kullanılacak.
Brookhaven, Duke ve William & Mary gibi kurumların yer aldığı AID2E girişimi de dedektör tasarımında yapay zeka kullanımına odaklanıyor. Araştırmacılar, üretim öncesinde çok sayıda çarpışma senaryosunu makine öğrenimiyle simüle ederek farklı tasarım seçeneklerini daha hızlı ve düşük hesaplama maliyetiyle test etmeyi amaçlıyor.
TEMEL BİLİMDE YENİ İŞLETİM MODELİ
Elektron-İyon Çarpıştırıcısı, yapay zeka destekli işletim modeliyle temel bilim altyapılarında yeni bir yaklaşımı temsil ediyor. Makine öğrenimi, dijital ikiz ve otomatik veri filtreleme sistemlerinin birlikte kullanılması, hem deneylerin hassasiyetini artırmayı hem de enerji ve hesaplama kaynaklarının daha verimli kullanılmasını hedefliyor. Tesis faaliyete geçtiğinde, atom çekirdeğinin iç yapısını anlamaya yönelik araştırmalarda dünyanın en gelişmiş bilim altyapılarından biri olarak görev yapacak.
