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Deep Learning in der Teilchenphysik: RIA-Vortrag von Professor Johannes Erdmann über KI am CERN
Professor Johannes Erdmann vom 3. Physikalischen Institut A der RWTH Aachen University © Johannes Erdmann
Wie findet man in Milliarden Teilchenkollisionen die entscheidenden Signale? Diese Frage beantwortet Professor Johannes Erdmann in dem nächsten RIA-Vortrag. Am Mittwoch, dem 29. April 2026, erläutert er von 17:00 bis 18:30 Uhr, wie Deep Learning Forschende dabei unterstützt, seltene physikalische Prozesse am CERN zu identifizieren und somit neue Erkenntnisse über die Bausteine der Materie zu gewinnen.
Am Large Hadron Collider (LHC) des CERN in Genf untersuchen Forschende die Eigenschaften von Elementarteilchen in hochenergetischen Kollisionen. Die dabei entstehenden Daten werden mit großen Detektoren wie dem CMS-Detektor (Compact Muon Solenoid) aufgezeichnet. An den Experimenten mit diesem Detektor sind auch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der RWTH Aachen beteiligt. Die Dimension dieser Experimente ist enorm: Bis zu 40 Millionen Teilchenkollisionen pro Sekunde und mehr als 100 Millionen Detektorkanäle erzeugen gewaltige Datenmengen, deren Auswertung eine große Herausforderung darstellt.
Hier kommen Methoden der künstlichen Intelligenz ins Spiel. Deep Learning hat sich in den vergangenen Jahren zu einem wichtigen Werkzeug entwickelt, um die komplexen Datensätze aus Teilchenexperimenten zu analysieren und ein genaueres Verständnis der fundamentalen Bausteine der Materie zu gewinnen.
Ein zentrales Ziel der Analyse besteht darin, sehr seltene physikalische Prozesse in den riesigen Datenmengen zu identifizieren – gewissermaßen die sprichwörtliche „Nadel im Heuhaufen“. Künstliche neuronale Netze können dabei helfen, Teilchensignaturen im Detektor präziser voneinander zu unterscheiden und seltene Ereignisse zuverlässiger zu erkennen. Dadurch werden genauere Messungen möglich und neue Einsichten in grundlegende physikalische Prozesse gewonnen.
Professor Erdmann leitet an der RWTH das Lehr- und Forschungsgebiet „Big Data-Analyse in der Physik“. Seine Forschung beschäftigt sich unter anderem mit der Analyse von Daten aus dem CMS-Experiment am LHC sowie mit der Entwicklung von Deep-Learning-Methoden für zukünftige Experimente wie das geplante Einstein-Teleskop zur Beobachtung von Gravitationswellen.
Der Vortrag findet online über Zoom statt, der Eintritt ist frei. Ein Video des Vortrags und der anschließenden Diskussion wird kurz nach der Veranstaltung in der YouTube-Playlist verfügbar sein.
Die Veranstaltung wird in Kooperation mit der Fakultät für Informatik der RWTH Aachen, dem Forschungszentrum Jülich, der Regionalgruppe der Gesellschaft für Informatik (RIA), dem Regionalen Industrieclub Informatik Aachen (REGINA), der FH Aachen und der Gruppe Aachen des Deutschen Hochschulverbands durchgeführt.
Interessierte können die Einladung gerne weitergeben. Wer regelmäßig über zukünftige RIA-Vorträgen informiert werden möchte, kann sich per E-Mail an vortrag@i3.informatik.rwth-aachen.de wenden.
