AI の 新しい アルゴリズム は , CERN の 大 ハドロン ・ コラーダー で 粒子 検出 の 精度 と スピード を 上げ , 将来 の アップグレード に 備え て い ます。 A new AI algorithm boosts particle detection accuracy and speed at CERN’s Large Hadron Collider, preparing for future upgrades.

CERNでCMSコラボレーションによって開発されたMLPFが大ハドロンコラーダーの 陽子-プロトン衝突の再構築を改善した A new machine learning algorithm, MLPF, developed by the CMS collaboration at CERN, has improved the reconstruction of proton-proton collisions at the Large Hadron Collider. MLPFは従来のルールに基づく方法とは異なり,データをシミュレートすることで粒子をより正確に迅速に識別し,キーの勢いの範囲内では10%から20%の精度を達成し,GPUで高速に走行する. Unlike traditional rule-based methods, MLPF learns from simulated data to identify particles more accurately and quickly, achieving up to 10–20% better precision in key momentum ranges and running faster on GPUs. 素粒子の流れアルゴリズムと相まって より効率的なデータ分析が可能になります It matches or exceeds the performance of the long-standing particle-flow algorithm, enabling more efficient data analysis. LHCの2030 アップグレード中において重要な進歩が期待されるが,これは衝突率が5倍に増加し,標準モデルのより深いテストと新しい物理学の探索をサポートする. The advancement is expected to be crucial during the LHC’s 2030 upgrade, which will increase collision rates fivefold, supporting deeper tests of the Standard Model and searches for new physics.