基于机器学习的新型数据读出方法研究

发布时间：2020-02-06 11:47

【摘要】：在粒子物理实验中,读出系统采用触发机制来对数据进行判选,滤除本底噪声,保留有效事例,从而将数据率降低到合适的水平。随着粒子物理研究的深入,现代粒子物理实验往往需要更高的能量和更高的亮度,这使得实验规模、对撞频率、探测器通道数等都不断提高,产生的原始数据率急剧增加,给读出系统带来了极大的挑战。在这些实验中,传统的基于专用硬件的触发系统由于其模式简单固定,难以满足实验对复杂多变的触发模式的需求。对于一些重离子对撞实验,粒子之间的集体流行为不容忽视,传统的触发系统可能会破坏数据之间的关联性和复杂性。而且,由于电子学通道数量庞大,全局的触发信号扇出的难度也大大增加。因此,越来越多的实验采用“Trigger-less”数据读出方法,将前端所有的数据发送到后端,然后在后端使用计算机群对数据进行触发判选,从而降低数据率。这种将所有数据都交给后端处理的做法,既增加了前端数据传输的压力,也增加了后端数据处理的压力,所以现有的“Trigger-less”并不是一种全局最优的解决方案。在现代粒子物理实验中,由于反应过程复杂,难以获得精确的解析理论来指导数据的分类,这时候就需要使用科学研究的第四范式,也就是以数据为驱动,从数据中寻找分类规律。机器学习作为数据驱动型的研究方法,是人工智能的一个分支,主要研究的是设计一些“学习”算法,使计算机能够自动的从数据中寻找规律,来提高系统的性能。由于机器学习在复杂数据处理方面的优势,很快就受到了物理学家的广泛关注,并将其用于高能物理的数据分析中。使用机器学习的方法,可以高效地从大量的本底噪声中将有效事例挑选出来。在粒子物理实验中,触发判选实际上就是一个对数据进行分类的过程,将数据分为有效事例和本底噪声。本论文基于“Trigger-less”理念,将机器学习引入粒子物理实验的数据读出过程,提出了一个基于机器学习的新型数据读出方法,在读出系统前端实现数据的分类,在不损失有效信息的前提下降低对读出系统性能的要求。该读出方法不依赖于固定模式的触发机制,其分类依据完全来源于系统通过对输入数据自身行为特征的学习所获得的泛化能力,适应现代粒子物理实验复杂多变的触发判选需求。而且,由于机器学习的特点,该读出方法具有很强的通用性,能够应用于不同类型的粒子物理实验。本论文讨论了新型读出方法的几个关键问题,并在此基础上提出了一个读出系统的实现构架。该架构利用“快”、“慢”并行化结构,并结合FPGA全硬件的协处理,一方面能够实现数据的快速分类,保证实时性,另一方面能够实现数据的有效缓冲和读出,保证灵活性。根据该读出系统架构,本论文完成了一个原型电路的研制,并在软、硬件平台上进行事例分类的对比测试,验证了方法的可行性。这种从读出系统全局角度出发、将机器学习方法应用于粒子物理实验的读出过程的研究,是一个有益的尝试。
【图文】：

标准模型是２０世纪６０、７０年代发展建立起来的粒子物理理论，其成功的描逡逑述了构成所有物质的基本粒子以及他们之间的相互作用（强相互作用、弱相互作逡逑用和电磁相互作用）［１］。如图１－１所示，标准模型将基本粒子分为费米子（ｆｅｒｍｉｏｎ）逡逑和玻色子（ｂｏｓｏｎ邋）。费米子是构成物质的粒子，，包括夸克（ｑｕａｒｋ）和轻子（ｌｅｐｔｏｎ）；逡逑玻色子用于传递各种作用力。根据标准模型，物理学家成功预测了邋Ｗ玻色子、逡逑Ｚ玻色子、胶子、顶夸克及粲夸克的存在，而且对它们的性质做出了非常精确的逡逑估计。标准模型为粒子物理实验的研究方向提供了理论依据。逡逑ｍｗ＃－，ＭｃＷ逦？Ｖ２？Ｓａ？ＶＪｃ＊逦Ｃ逦？１２６逡逑－逦２０逦．邋．逦２／３ｐ逦ｍ逦ｉ．逦0逦ｎ逦0逦ＬＪ邋）逡逑＾＞：１／２逦＾逦ｉｊ２逦１逦。逦ｎ逡逑ｕｐ逦ｃｈａｒｍ逦ｔｏｐ逦ｇｋＪ0ｎ＿邋ｂｏｓｏｎ逡逑？４邋８邋ＭｅＶ＞ｃ＊逦＊Ｓ５逦Ｍ逦１？（３＊ＶＶ逦Ｃ逡逑Ｉ：逦ｄ，逦：逦：逦ｂ逦｜；逦ｙｊ逡逑ｄｏｗｎ逦ｓｔｒａｎｇｅ邋ｂｏｔｔｏｍ逦ｐｈｏｔｏｎ逡逑０．５１１邋ＭｅＶ／ｃ＊逦１．７７？邋ＧｅＷｃ＊逦９１邋２逡逑＇：ｅ逦：邋ｇ，逦；邋ｘ『：＿邋ｊ邋ｓ逡逑ｅｌｅｃｔｒｏｎ逦ｍｕｏｎ逦ｔａｕ逦Ｚ邋ｂｏｓｏｎ逦０逡逑＇邋一－’…．．．’邋．．邋0逡逑＜２２邋？Ｖ／ｃ＊逦＜１７邋Ｍ？Ｗ逦－－１Ｓ．５邋Ｍ？＊Ｗ逦和．４邋Ｇ？Ｖｉｃ＊逡逑｜逦：．逦：逦Ｗ逦：，逦：逦Ｗ逦１逡逑５邋ＳＳ逦ｎｅｍ＾ｎ0逦ｎｅｕｌ＾ｏ逦Ｗ邋ｂｏｓｏｎ逦＜逡逑图１－１标准模型

物理学家通过研究宇宙线来研宄粒子，并首次发现了正电子、＾子、逡逑兀介子等［３］。然而使用宇宙线来研宄粒子的性质有很多缺点：来源不可控、成分逡逑不确定、高能粒子流量太低。宇宙线能谱如图１－３所示［３］，对于能量在ｌＯＯＧｅＶ逡逑的粒子，其流量己经小于ｌｍ—ｆ１，难以累积统计量，一方面不利于精确研宄粒逡逑子的性质，另一方面当遇到一些特殊现象，难以重复，也就无法确定是否由噪声逡逑引起。所以在２０世纪５０年代人工加速器兴起后，就逐渐成为了主要的高能粒子逡逑来源。逡逑ｉ0３邋Ｆ；：：７逡逑１０°逦－Ｘ－邋Ｉ邋ｍ邋ＪＳ邋＇逡逑Ｉ０１逦＼逡逑＾邋＇＼逡逑：＼逡逑１邋■0■丨２逦＼逡逑ｕ．逦＾邋Ｉ邋ｍ＊２ｙｒ＇＇逡逑１０，ｓ邋＼逡逑ｌ0－｜Ｂ逡逑，０－２１邋＼逡逑１逦ｋｍ－Ｖ１邋Ｉ、逡逑１０邋２４逡逑Ｉ０－２７逡逑．．．．．逦Ｌ邋邋．．．．．？ｉ．逦逦逦ＪｌＩ逡逑Ｉ０９逦１０＂逦Ｉ０１３逦Ｉ０１５逦Ｉ０１７邋ｌ0＇９邋Ｉ０２＇逡逑￡（ｅＶ）逡逑图１－３宇宙线能谱，来源Ｗｉｋｉｍｅｄｉａ逡逑粒子在加速器中被加速到高能后，然后将会进行对撞，所以这类科学装置往逡逑往被称为对撞机
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O572.2;TP181

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 郝刘祥;;现代科学中的还原论与整体论[J];科学文化评论;2008年06期

相关博士学位论文 前3条

1 胡雪野;ATLAS液氩量能器一期升级前端触发电子学原型系统研究[D];中国科学技术大学;2014年

2 梁福田;高能物理实验高速光纤驱动器ASIC芯片设计[D];中国科学技术大学;2013年

3 王清;集成学习中若干关键问题的研究[D];复旦大学;2011年

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1 王丽丽;集成学习算法研究[D];广西大学;2006年

本文编号：2576884