Минуло трохи більше року, як CERN, де проживають великий адронний колайдер (LHC), став базою для трирічної пілотної фази відкритого квантового інституту (OQI). OQI-це ініціатива, орієнтована на багато зацікавлених сторін, глобальна, наукова дипломатія, основні цілі якої включають забезпечення квантового обчислювального доступу для всіх та прискорення додатків для людства.
Виступаючи з комп'ютером щотижня у червні на вступному форумі Quantum Datacentre Alliance, який проводився на електростанції Баттерсі в Лондоні, Арчана Шарма, старший радник з питань відносин з міжнародними організаціями та головним вченим CERN, описала OQI як “оцінку того, де ми опинилися в квантовій обчислювальній частині, квантових, квантових комп'ютерів”.
«Місія Церна – це фізика частинок», – каже вона. “Ми не можемо просто закрити фізику частинок і розпочати роботу на квантових комп'ютерах”.
Але Шарма вважає, що може існувати потенційні синергії між розвитком квантових технологій та дослідженнями, що проводяться в CERN. Прискорення прискорювачів частинок відбувається через різні сили, каже вона. “Усі процеси, що відбуваються під час прискорення, – це дуже багато квантової механіки”.
Більше того, квантова механіка – це магія, яка дозволяє різним детекторам прискорювача частинок збору результатів експериментів, які проводять вчені в CERN.
І існує величезна кількість даних, що виробляються цими експериментами. Насправді, технологія, розроблена для підтримки експериментів з фізики частинок у CERN, що називається White Rabbit, встановлюється для досягнення виправлення помилок у квантових обчисленнях. Білий Кролик-це система точного часу з відкритим кодом, яка може похвалитися суб-наносекундною точністю, яка розподіляється через Ethernet.
Британська фірма з квантових мережевих технологій NU Quantum нещодавно приєдналася до співпраці Білого кролика CERN. Технологія від CERN пропонує Nu Quantum спосіб доставки синхронізації на необхідному рівні для масштабування квантових обчислювальних мереж.
Обчислення в галузі фізики частинок
Мережа вийшла з ідеї від Тіма Бернерс-Лі, коли він був у CERN, і сьогодні в будинку LHC підтримує кілька сховища Github і розробив ряд платформ з відкритим кодом у своєму проведенні досліджень фізики частинок.
Обчислення – один із трьох стовпів CERN. “Перший [pillar] – це дослідження, – каже Шарма. А потім є обчислення ».
Шарма каже, що CERN розвиває свої можливості обчислювального центру для задоволення потреб інфраструктури, що вимагається експериментами.
“Нам потрібно переконатися, що ми розглядаємо хороші дані та записуємо хороші дані”, – каже вона, що означає, що CERN повинен знизити дані з 40 мільйонів зіткнень в секунду до приблизно 1000 спочатку, а потім до 100.
Ця обробка повинна відбуватися надзвичайно швидко, перш ніж буде виявлено наступне зіткнення прискорювача частинок. Вона каже, що час обробки становить близько 2,5 мілісекунд.
Датчики, щоб використовувати термінологію CERN, є “каналами”, і для обробки на експеримент є 100 000 цих каналів. CERN покладається на розпізнавання шаблонів та машинне навчання, щоб допомогти в обробці величезних наборів даних, вироблених під час експериментів, та створити моделювання моделей, як пояснює Шарма: “Це найбільший інструмент, який ми маємо. Ми провели багато моделювання для створення моделей, які розповідають нам, як читати кожне зіткнення”.
“Нам потрібно переконатися, що ми розглядаємо хороші дані та записуємо хороші дані”
Арчана Шарма, Церн
По суті, моделі та моделювання дозволяють CERN впорядкувати збір тригерних даних або зіткнень, визначених як крихітні електричні сигнали від датчиків по 100 000 каналів, які потребують обробки під час експерименту.
Дані тригера використовуються для реконструкції, де підсумовуються вимірювання енергії від датчиків. Реконструкція – це ефективно моделювання експерименту за допомогою спостережуваних даних. У Enterprise IT таке налаштування може вважатися прикладом цифрового близнюка. Однак Шама каже, що моделювання CERN є близьким, але не може бути повністю класифіковане як цифровий близнюк.
“Ми не зовсім цифровий близнюк, оскільки програмне забезпечення для фізики є ймовірнісним. Ми намагаємось бути максимально близькими”, – каже вона.
Добре, погане і явно неправильно
У світі обробки даних завдання, яке є в руці, є однією з прогнозних аналітики, оскільки вона побудована на науці, використовуючи теорію прогнозування. “Ми стоїмо на плечах прогнозів – ми вимірюємо і підтверджуємо те, що нам кажуть проти того, що прогнозує теорія”, – каже Шарма.
Або спостереження, засновані на даних, зібраних з експерименту, підтримують теорію, або щось не так. Шарма каже, що неправильний результат може означати, що теорія не є правильною і потребує налаштування, або це може означати, що в самому LHC є помилки калібрування.
LHC збирається вступити на фазу «технічної зупинки», трирічне відключення, де вона буде модернізована для підтримки нової науки. За словами Шарма, однією областю вдосконалення є в 10 разів покращення світності, що, за її словами, дозволить йому зібрати в 10 разів більше даних.
Поряд з роботою, яка буде потрібна інфраструктура та детектори CERN, Шама каже, що комп'ютерний центр CERN також готується до величезного збільшення даних, які потрібно буде обробити.