Die Software vom Cern spielt Orakel

Published 25/04/2016 in Computer & Internet, Technik & Motor

Die Software vom Cern spielt Orakel
Prognose-Software: Mit den Cern-Algorithmen lässt sich zum Beispiel vorhersagen, welche Supermarktfiliale am Montag nächster Woche wie viel Blattsalat verkaufen wird.

Die Cern-Software aus der Quantenphysik wird jetzt auch für Vorhersagen in ganz alltäglichen Bereichen eingesetzt. Und das mit hoher Genauigkeit.

Genau 100 Meter unter der Erde soll im Kernforschungszentrum Cern bei Genf eine der spannendsten Menschheitsfragen beantwortet werden: Wie ist unser Universum entstanden? Der Ort ist ein 27 Kilometer langer kreisrunder Tunnel, Large Hadron Collider genannt. In diesem Teilchenbeschleuniger werden Protonen aufeinander geschossen. 11.245 Mal sausen sie pro Sekunde durch den kreisrunden Tunnel, bis sie dann kontrolliert aufeinanderprallen. Wenn die Protonen kollidieren, zerfallen sie. Ihre Partikel werden in alle Richtungen geschleudert. Dabei werden sie ganz genau gemessen. Und bei diesen Messungen entstehen enorme Datenmengen.

Auf der Suche nach Antimaterie mussten zum Beispiel mehr als 20 Billiarden Bytes gleichzeitig ausgewertet werden. Damit fanden die Teilchenphysiker 300 Atome Anti-Wasserstoff. Die Bilder von der gewonnenen Antimaterie gingen sofort um die Welt. Das war auch bei den Bildern vom Higgs-Boson so, mit dem das Standardmodell der Elementarteilchenphysik bestätigt wurde. Denn mit diesen Teilchen kann erklärt werden, wie die Elementarteilchen in unserem Universum ihre Masse erhalten haben.

„Bei Higgs-Boson haben wir nach einem ganz seltenen Effekt gesucht, denn es galt ja als nicht auffindbar“, beschreibt der Kernphysiker Professor Michael Feindt die Aufgabe. Er hat eine Analysesoftware geschrieben, mit der solche seltenen Effekte vorhergesagt und gefunden werden konnen.

Die Forscher mussen dafur beschreiben, nach welchen Effekten sie suchen und welche Effekte sie kennen. Die Software muss deshalb wissen, welche Effekte den Forschern schon bekannt sind, wonach sie also nicht mehr suchen. Auf der Suche nach dem Higgs-Boson musste die Datenmenge sogar auf weniger als ein Millionstel reduziert werden. Dafur muss die Software alle Muster eines bestimmten Teilchens in diesen Daten erkennen konnen. „Von der physikalischen Theorie her wissen wir ungefähr, was wir erwarten“, meint Feindt. Deshalb simulieren die Wissenschaftler mit Supercomputern, was in den Detektoren des Teilchenbeschleunigers passieren muss.

„Riesige Digitalkameras“

Der Teilchenbeschleuniger am Cern ist mit mehreren solcher Detektoren ausgestattet. Fur die Suche nach dem Higgs-Boson wurden die Detektoren CMS und Atlas eingesetzt. Sie messen die Flugbahnen von Kernteilchen. Dafur baut der Atlas-Detektor ein Magnetfeld auf, das 40.000 Mal so stark ist wie das Magnetfeld der Erde. Bei einer Betriebstemperatur von minus 20 Grad Celsius vermisst der CMS-Detektor einzelne Teilchen mit einer unglaublichen Präzision.

„Detektoren sind quasi riesige Digitalkameras, die dreidimensionale Fotos machen konnen“, erläutert der Physiker Francois Briard. Sie erstellen die Bilder mit einer hohen Auflosung und vor allen Dingen sehr schnell. Eine solche Detektoren-Digitalkamera hat mehr als 100 Millionen Sensorpunkte und schießt mehr als 600 Bilder pro Sekunde. So konnen 600 Millionen Kollisionen von Protonen pro Sekunde erfasst werden.

Die Bilder werden dann mit den Mustern eines bestimmten Teilchens verglichen. Dafur simulieren die Physiker, wo sich die Muster befinden, wenn zwei Protonenstrahlen aufeinandertreffen und kollidieren. Sie machen nichts anderes als eine Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Vorhersagen auch jenseits der Physik

„In der Quantenphysik ist Wahrscheinlichkeit ein ganz grundlegendes Prinzip“, sagt Professor Feindt und erläutert: „Das Einzige, was wir vorhersagen konnen, ist die Wahrscheinlichkeit, mit der sich ein Teilchen gerade hier aufhält.“ Die Big-Data-Analyse prognostiziert, wo die Muster in den Detektoren-Daten gefunden werden konnen. Simulationsrechnungen, Mustererkennung und die Berechnung statistischer Wahrscheinlichkeiten spielen eng zusammen.

Damit kann man aber nicht nur das Verhalten von hoch beschleunigten Protonen prognostizieren, sondern auch weitere Szenarien sind denkbar: Mit den am Cern entwickelten Prognose-Algorithmen kann zum Beispiel berechnet werden, wie ein bestimmtes Medikament wirkt. Es kann damit prognostiziert werden, welche Straßenzuge morgen wann wie viel Strom brauchen. Es lässt sich damit vorhersagen, welche Supermarktfiliale am Montag nächster Woche wie viel Blattsalat oder Hackfleisch verkaufen wird – und das mit einer hohen Genauigkeit.

Die Datenbeschaffung und die Messung sehen bei diesen Anwendungsfällen naturlich etwas anders aus. In der Teilchenphysik wird nach der Simulationsrechnung ein Experiment am Teilchenbeschleuniger gefahren. In der Medizin kann nach einer Simulationsrechnung nicht einfach ein bestimmtes Medikament am Menschen getestet werden. Dafur werden historische Behandlungsverläufe genommen.

Muster aus historischen Daten

Es werden also Muster aus historischen Daten gewonnen. Dann wird gepruft, ob diese Fälle in der Historie wirklich so verliefen wie berechnet oder ganz anders und welche Ursachen fur den jeweiligen konkreten Verlauf verantwortlich gemacht werden konnen. Daraus ergeben sich Prognosemuster, mit denen Wahrscheinlichkeiten fur die Wirksamkeit eines neuen Medikamentes berechnet werden konnen.

Die Algorithmen mussen naturlich weiterentwickelt werden. Aber die Software, so wie sie am Cern fur die Simulation, Mustererkennung und Wahrscheinlichkeitsberechnung entwickelt wurde, wird auf diese Weise fur andere Gebiete und Fragestellungen angewandt.

In San Francisco sind die Algorithmen zum Beispiel mit Daten uber Straßenbeleuchtung und Ausfallwahrscheinlichkeit von bestimmten Lampen und Leuchtmitteln gefuttert worden. So ließ sich dann prognostizieren, wann welche Straßenlaterne mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfällt. Dabei hat sich ergeben, dass eine Straßenlaterne vier Wochen, bevor sie kaputtgeht, am meisten Energie verbraucht.

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