Quelle: Goethe-Universität Frankfurt am Main 6. Dezember 2022.

6. Dezember 2022 – Den Materiezustand kurz nach dem Urknall, das sogenannte Quark-Gluon-Plasma, erforscht das ALICE-Experiment am Teilchenbeschleunigerzentrum CERN in Genf, wo Blei-Ionen miteinander kollidieren und für winzige Sekundenbruchteile ein solches Quark-Gluon-Plasma entstehen lassen. Jetzt wurden am CERN für das ALICE-Experiment in einem Testlauf erstmals Kollisionsenergien von 5,36 Teraelektronenvolt pro Blei-Blei-Kollision erzeugt, die weltweit höchste bislang erreichte Kollisionsenergie. Forschende um Harald Appelshäuser von der Goethe-Universität haben den zentralen ALICE-Detektor auf die nun höheren Kollisionsraten vorbereitet und hoffen auf neue Erkenntnisse über die Entstehung des Universums.

Wenige Sekundenbruchteile nach dem Urknall lag die gesamte Materie des Universums in einer Art „Elementarteilchen-Suppe“ als so genanntes Quark-Gluon-Plasma vor. Solch ein Quark-Gluon-Plasma lässt sich in Teilchenbeschleunigern für extrem kurze Zeit erzeugen, wenn man schwere Ionen kollidieren lässt. Daher sind die Kollisionen von Blei-Ionen von zentraler Bedeutung für das ALICE Experiment am Beschleunigerzentrum CERN, das die Eigenschaften von Materie, wie sie kurz nach dem Urknall vorgelegen hat, untersuchen möchte.

Während einer vierjährigen Umbauphase von 2018 bis 2022 wurde der weltweit stärkste Teilchenbeschleuniger, der Large Hadron Collider am CERN, nochmals verbessert und kann jetzt deutlich mehr Bleiionen beschleunigen als zuvor. Auch der ALICE Detektor wurde in dieser Zeit ertüchtigt, um die höheren Kollisionsraten, die der LHC in Zukunft liefern wird, aufzeichnen zu können. Hierzu war es notwendig, die Auslesedetektoren des zentralen Detektors des Experiments, der sogenannten Spurendriftkammer TPC (engl. Time Projection Chamber) komplett auszutauschen. Die Projektleitung dieses bislang zehnjährigen Unterfangens liegt bei Prof. Harald Appelshäuser vom Institut für Kernphysik der Goethe-Universität Frankfurt. Die neue TPC soll es unter anderem ermöglichen, die Temperatur des Quark-Gluon-Plasmas zu bestimmen, das während der Blei-Blei-Kollision entsteht.

Mit den jetzt am CERN durchgeführten Tests mit Blei-Ionen können die ALICE-Forscherinnen und Forscher überprüfen, ob die Auslese und Signalverarbeitung wie erwartet funktionieren. Eine große Herausforderung sind dabei die enormen Datenmengen, die während der Messungen anfallen und allein für die TPC im Bereich von mehreren Terabyte pro Sekunde liegen. Dieser Datenstrom muss in Echtzeit mit effektiven Mustererkennungsmethoden prozessiert werden, um die gespeicherte Menge der Daten ausreichend reduzieren zu können.

Eigens hierzu wurde das Rechencluster EPN (Event Processing Nodes) für das Experiment aufgebaut. Das EPN-Cluster basiert sowohl auf konventionellen Prozessoren (CPUs) als auch auf speziellen Grafikprozessoren. Die Leitung dieses Projekts liegt bei Prof. Volker Lindenstruth, Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) und Institut für Informatik der Goethe-Universität.

Die ersten Messungen bei der neuen Energie sind ein großer Erfolg für das Schwerionenprogramm am CERN. Prof. Harald Appelshäuser sagt: “Wir können es kaum erwarten, dass es nun wirklich losgeht mit den Messungen.”

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Quelle: Technische Universität Wien.

25. Januar 2022 – Wenn man solche Prozesse analysieren will, ist man auf Hochleistungscomputer angewiesen – und auf hochkomplexe Computersimulationen, deren Ergebnisse schwierig auszuwerten sind. Daher liegt die Idee nahe, künstliche Intelligenz bzw. machine learning dafür zu verwenden. Gewöhnliche machine-learning-Algorithmen sind für diese Aufgabe allerdings nicht geeignet. Die mathematischen Eigenschaften der Teilchenphysik machen eine ganz besondere Struktur von neuronalen Netzen notwendig. An der TU Wien konnte nun gezeigt werden, wie man neuronale Netze mit Erfolg für diese herausfordernden Aufgaben der Teilchenphysik nutzen kann.

Neuronale Netze
„Ein Quark-Gluon-Plasma möglichst realistisch zu simulieren nimmt extrem viel Rechenzeit in Anspruch“, sagt Dr. Andreas Ipp vom Institut für Theoretische Physik der TU Wien. „Selbst die größten Supercomputer der Welt sind damit rasch überfordert.“ Es wäre daher wünschenswert, wenn man nicht jedes Detail präzise berechnen müsste, sondern mit Hilfe einer künstlichen Intelligenz gewisse Eigenschaften erkennen und vorhersagen könnte.

Man verwendet daher neuronale Netze, wie sie etwa auch für die Bilderkennung verwendet werden: Virtuelle „Zellen“ werden am Computer auf ähnliche Weise vernetzt wie Neuronen im Gehirn – und so entsteht ein Netz, das zum Beispiel erkennen kann, ob auf einem bestimmten Bild eine Katze zu sehen ist oder nicht.

Wenn man diese Technik auf das Quark-Gluon-Plasma anwendet, stößt man allerdings auf ein schwerwiegendes Problem: Die Felder, mit denen man die Teilchen und die Kräfte zwischen ihnen mathematisch beschreibt, können auf unterschiedliche Arten dargestellt werden. „Man spricht hier von Eichsymmetrien“, sagt Ipp. „Das Grundprinzip kennen wir aus dem Alltag: Wenn ich ein Messgerät anders eiche, etwa wenn ich bei meinem Thermometer statt der Celsius-Skala die Kelvin-Skala verwende, dann erhalte ich völlig andere Zahlen, auch wenn ich denselben physikalischen Zustand beschreibe. Bei Quantentheorien ist es ähnlich – nur dass dort die erlaubten Eichungen mathematisch viel komplizierter sind.“ Mathematische Objekte, die auf den ersten Blick völlig unterschiedlich aussehen, können denselben physikalischen Zustand beschreiben.

Eichsymmetrien in die Struktur des Netzes eingebaut
„Wenn man diese Eichsymmetrien nicht berücksichtigt, kann man die Ergebnisse der Computersimulationen nicht sinnvoll interpretieren“, sagt Dr. David I. Müller. „Einem neuronalen Netz beizubringen, diese Eichsymmetrien von sich aus zu erkennen, wäre extrem schwierig. Viel besser ist es, von vornherein die Struktur des neuronalen Netzes so zu gestalten, dass die Eichsymmetrie automatisch berücksichtigt wird – dass also unterschiedliche Darstellungen desselben physikalischen Zustands im neuronalen Netz auch dieselben Signale hervorrufen. Genau das ist uns jetzt gelungen: Wir haben ganz neue Netzwerk-Schichten entwickelt, die von sich aus die Eichinvarianz berücksichtigen.“ In einigen Beispielanwendungen wurde gezeigt, dass diese Netze tatsächlich viel besser lernen können, mit den Simulationsdaten des Quark-Gluon-Plasmas umzugehen.

„Mit solchen neuronalen Netzwerken wird es möglich, Vorhersagen über das System zu treffen – etwa abzuschätzen, wie das Quark-Gluon-Plasma zu einem späteren Zeitpunkt aussehen wird, ohne wirklich jeden einzelnen zeitlichen Zwischenschritt im Detail ausrechnen zu müssen“, sagt Andreas Ipp. „Und gleichzeitig ist sichergestellt, dass nur solche Ergebnisse herauskommen können, die der Eichsymmetrie nicht widersprechen – die also prinzipiell physikalisch sinnvoll sind.“

Bis man etwa Atomkernkollisionen am CERN mit solchen Methoden vollständig simulieren kann, wird noch einige Zeit vergehen, aber die neue Art neuronaler Netze liefert ein völlig neues und vielversprechendes Werkzeug um physikalische Phänomene zu beschreiben, bei denen alle anderen Rechenmethoden sehr rasch völlig überfordert sind.

Originalpublikation:
M. Favoni, A. Ipp, D. I. Müller, and D. Schuh, Lattice Gauge Equivariant Convolutional Neural Networks, Phys. Rev. Lett. 128, 032003 (2022).
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.128.032003

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• KI und Raumfahrt

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Quelle: Goethe-Universität Frankfurt am Main.

15. Dezember 2021 – Maschinenbauingenieurin, Pilotin oder Physikerin? Dass sich Hannah Elfner nach dem Abitur für das Physikstudium entschieden hat und sie dann bald zielsicher das Quark-Gluon-Plasma erforschen wollte, ist ein Glücksfall für dieses Forschungsgebiet. Denn bereits in ihrer preisgekrönten Dissertation wies die Physikerin daraufhin, dass die Phasenabläufe im Quark-Gluon-Plasma weitaus komplexer sind als damals angenommen. Für weitere Erkenntnisse über den extrem kurzen Moment nach dem Urknall erhielt sie neben anderen Preisen 2016 den renommierten Heinz Maier-Leibnitz-Preis für Nachwuchswissenschaftler.

Zu dieser Zeit erforscht sie schon seit vier Jahren in Frankfurt, wie sich Schwerionenkollisionen, mit denen experimentelle Physiker Prozesse nach dem Urknall simulieren und bei denen das Quark-Gluon-Plasma unter extremer Dichte entsteht, mit mathematischen Modellen beschreiben lassen. Als eine der jüngsten Physikprofessorinnen in Deutschland berufen, besetzt Elfner eine Doppelstelle am Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) an der Goethe-Universität und dem GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung. Inzwischen lehrt und forscht sie auf einer unbefristeten Professur an der Goethe-Universität, wo sie unter anderem in das Cluster-Projekt „Elements“ eingebunden ist. Seit wenigen Monaten koordiniert sie zudem die Theorieabteilung am GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung, wo sie zuvor mehrere Jahre lang eine Nachwuchsforschungsgruppe leitete.

Ein Glücksfall ist Hannah Elfner aber auch für das Team ihrer Nachwuchswissenschaftler. In der Laudatio zur „Scientist of the Year“-Auszeichnung beschreiben ehemalige und aktuelle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter eindrücklich die individuelle Zuwendung, die die Physikprofessorin jedem einzelnen ihrer Studierenden und Doktoranden zukommen lässt – was unter anderem ein Grund dafür ist, dass Hannah Elfner nun als „Scientist of the Year“ ausgezeichnet wird. Universitätspräsident Enrico Schleiff sagt: „Frau Elfner ist eine exzellente junge Wissenschaftlerin, die sich sehr für ihr Fach und ihr Team einsetzt und mit ihrer Expertise ideal zu unseren Forschungsschwerpunkten beiträgt. Dass dieses Engagement von der Kassel-Stiftung gewertschätzt und unterstützt wird, freut mich natürlich ganz besonders.“ Den Preis „Scientist oft the Year“ vergibt die Alfons und Gertrud Kassel-Stiftung alle zwei Jahre an Forschende, die sich ergänzend zur eigenen herausragenden wissenschaftlichen Arbeit auch um die Nachwuchsförderung verdient machen; ein Teil des Preisgeldes in Höhe von 25.000 Euro soll deshalb auch in die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses fließen. Die für Anfang Dezember geplante feierliche Übergabe des Preises wurde pandemiebedingt nun auf das Frühjahr verschoben.

Sehr viel Spaß mache ihr die Arbeit mit den Studierenden, betont die Physikerin. Ein weiteres Motiv für ihr großes Engagement für den Nachwuchs: Sie möchte Studierende für ihr Fachgebiet zwischen theoretischer Grundlagenforschung und Experimentalphysik interessieren. In ihrer Arbeitsgruppe werden realistische dynamische Beschreibungen für Kollisionen von Atomkernen von Gold oder Blei unter Quasi-Lichtgeschwindigkeit entwickelt, die mit Teilchenbeschleunigern wie am CERN ausgelöst werden. 2025 soll der Bau des neuen internationalen Beschleunigerzentrums FAIR bei GSI in Darmstadt abgeschlossen sein. Von den Experimenten, die dort stattfinden sollen, erwarten Hannah Elfner und ihr Team genau auf ihre Fragestellungen passende Daten.

Von ihrem zweijährigen Aufenthalt an der US-amerikanischen Duke-University hat die Physikerin das Wissen mitgebracht, wie sie die mathematischen Berechnungen der Atomkernkollisionen in hoher Qualität visualisieren kann: eben jenen extrem kurzen Moment, bei dem die Protonen und Neutronen des Atomkerns zu kleineren Teilen, den Quarks, zerfallen und diese getrennt von den Gluonen auftreten, mit denen sie sonst „zusammenkleben“. Die faszinierenden Bewegungsbilder des Quark-Gluon-Plasmas dienen den Wissenschaftlern auch als Kontrolle für ihre Berechnungen: Mathematische Fehler werden sofort sichtbar. Die ästhetisch beeindruckenden Visualisierungen, die die extrem kurzen Prozesse bei einer Temperatur von einer Billion Grad darstellen, können aber auch Laien eine Ahnung vom „Big Bang“, dem Urknall, vermitteln.

Hannah Elfner hat die Bilder deshalb immer im Gepäck, wenn sie außerhalb der Universität – bei Vorträgen in Volkshochschulen oder Schülerprojekten beispielsweise – über ihr Forschungsgebiet berichtet. Bei solchen bürgernahen Terminen sagt Sie immer gern zu. Denn Wissenschaftskommunikation ist ihr wichtig. Und außerdem, sagt sie, solle man ruhig sehen, „dass auch Frauen Physikprofessoren sein können.“

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