{"id":24678,"date":"2018-01-18T16:27:50","date_gmt":"2018-01-18T15:27:50","guid":{"rendered":"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/?p=24678"},"modified":"2023-02-22T16:46:30","modified_gmt":"2023-02-22T15:46:30","slug":"deep-learning-als-neues-werkzeug-in-der-schwerionenphysik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/en\/forschung\/deep-learning-als-neues-werkzeug-in-der-schwerionenphysik\/","title":{"rendered":"Deep Learning als neues Werkzeug in der Schwerionenphysik"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image alignleft is-resized wp-image-24679\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/beitragsbild_pm_014_DeepLearning.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-24679\" width=\"309\" height=\"214\" srcset=\"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/beitragsbild_pm_014_DeepLearning.jpg 650w, https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/beitragsbild_pm_014_DeepLearning-300x208.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 309px) 100vw, 309px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Bild: FIAS<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><em><strong>Deep Learning ist eine Methode des Maschinenlernens, bei der Computermodelle eigenst\u00e4ndig mit Beispielen lernen. Wie Wissenschaftler der Goethe-Universit\u00e4t und des Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) in der aktuellen Ausgabe von \u201eNature Communications\u201c zeigen, l\u00e4sst sie sich verwenden, um Daten aus Schwerionenkollisionen zu klassifizieren. Ihr Ziel ist es, die Ver\u00e4nderungen in der Teilchenmaterie direkt aus den experimentellen Daten zu bestimmen und damit k\u00fcnftig mehr \u00fcber die Zust\u00e4nde im fr\u00fchen Universum und in Neutronensternkollisionen zu erfahren.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>\u201eIm Fr\u00fchjahr 2016 gewann Googles AlphaGo Computer mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz gegen einen Profi-Spieler des Strategiespiels Go. Das hat uns so sehr begeistert, dass wir herausfinden wollten, ob auch wir einen Computer so trainieren k\u00f6nnten, dass er uns die Zustandsgleichungen von Teilchenkollisionen in einem Schwerionenphysik-Experiment besser vorhersagen kann\u201c, erkl\u00e4rt Dr. Long-Gang Pang, Erstautor der Studie und ehemals Postdoktorand des FIAS. Seit einigen Monaten arbeitet er an der University of California in Berkeley, USA.<\/p>\n\n\n\n<p>Gegenstand seiner Forschung zusammen mit Dr. Kai Zhou und Dr. Nan Su aus den Arbeitsgruppen von Prof. Hannah Petersen und Prof. Horst St\u00f6cker und Prof. Wang Xin-Nian (Berkeley, USA) ist die Untersuchung und Vorhersage von Experimenten, bei denen Teilchen mit nahezu Lichtgeschwindigkeit zusammenprallen. Zu den gr\u00f6\u00dften noch offenen Fragen geh\u00f6rt, ob dabei ein spezieller Materiezustand, das Quark-Gluon-Plasma, erzeugt wird, und wie der \u00dcbergang zu normaler Materie aussieht. Bisher k\u00f6nnen einige wichtige Informationen, wie der Druck oder der \u00dcbergang zwischen den Zust\u00e4nden, \u200enicht direkt aus den experimentellen Daten abgelesen werden. Hierf\u00fcr braucht man komplexe Computermodelle und riesige Rechnerleistungen. Gerade hier kann Deep Learning Prozesse effizienter gestalten und die Datenanalyse deutlich verbessern.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Begriff des \u201eDeep Learning\u201c kam im Laufe der letzten Jahre immer wieder im Zusammenhang mit k\u00fcnstlicher Intelligenz, \u201eBig Data\u201c oder modernen Analysealgorithmen auf. Inzwischen steckt Deep Learning hinter den meisten Spracherkennungssystemen in Smartphones oder intelligenten Haushaltshelfern, aber auch in der Technologie des autonomen Fahrens. Man versteht darunter eine Methode des Maschinenlernens, bei der Computermodelle eigenst\u00e4ndig lernen, Klassifizierungen vorzunehmen. Dazu nehmen sie gro\u00dfe Mengen an bekannten Bildern, Text, oder Ger\u00e4uschen in eine Datenbank auf und vergleichen sie dann mit unbekannten Daten. Die Systeme k\u00f6nnen sogar aus ihren Fehlern lernen und einige Probleme inuzwischen effizienter l\u00f6sen als Menschen, z.B. das Bestimmen von Objekten auf Bildern.<\/p>\n\n\n\n<p>Am interdisziplin\u00e4ren FIAS arbeiten Neurowissenschaftler schon lange daran, die Prozesse die in unserem Gehirn stattfinden, zu abstrahieren, um daraus k\u00fcnstliche neuronale Netze zu entwickeln. Dazu geh\u00f6ren auch Convolutional Neural Networks (neuronale Faltungsnetzwerke, kurz CNN), welche die Basis f\u00fcr Deep Learning darstellen. Durch die Arbeit der Kollegen am eigenen Institut inspiriert, haben Long-Gang Pang, Kai Zhou und Nan Su ein CNN mit \u00fcber 20.000 Bildern von simulierten Schwerionenkollisionen trainiert und erfolgreich gezeigt, dass es in Zukunft m\u00f6glich sein wird, die Methode zu verwenden, um die Phasenstruktur und andere Ergebnisse direkt aus den experimentellen Daten abzulesen.<\/p>\n\n\n\n<p>Damit die Wissenschaftler ihre Methode auch direkt bei experimentellen Daten anwenden k\u00f6nnen, liegt noch etwas Arbeit vor ihnen, hierzu m\u00fcssen sie u.a. noch die Feinheiten der Detektoren in ihr Modell mit aufnehmen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Publikation:<\/strong> Long-Gang Pang, Kai Zhou, Nan Su, Hannah Petersen, Horst St\u00f6cker &amp; Xin-Nian Wang: \u201cAn equation-of-state-meter of quantum chromodynamics transition from deep learning\u201d Nature Communications <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-017-02726-3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">www.nature.com\/articles\/s41467-017-02726-3<\/a>, DOI : 10.1038\/s41467-017-02726-3<\/p>\n\n\n\n<p><em><strong>Quelle: Pressemitteilung vom 18. Januar 2017<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Deep Learning ist eine Methode des Maschinenlernens, bei der Computermodelle eigenst\u00e4ndig mit Beispielen lernen. 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