Hierbei geht es um die Entwicklung leistungsfähiger Analyse-Tools für das CBM- und HADES-Forschungsprogramm an den Beschleunigern der GSI und an der internationalen Teilchenbeschleunigeranlage FAIR (Anlage zur Forschung mit Antiprotonen und Ionen). Gemeinsam mit dem Institut für Theoretische Physik der Goethe-Universität in Frankfurt werden neue GPU-basierte Machine-Learning (ML) / Deep Learning (DL) Tools entwickelt. Dieser neuartige Analyse-Ansatz wird nun genutzt, um versteckte physikalische Informationen und Strukturen sowie nicht-lineare Korrelationen aus komplexen Rohdaten zu extrahieren.

Das FIAS bearbeitet in seinem Teilprojekt verschiedene Schwerpunkte:

• „Entwicklung von ML/DL-Tools um den QCD Phasenübergang aus realistischen Simulationen zu erkennen;
• „Berücksichtigung vereinfachter Akzeptanz- und Effizienz-Beschränkungen des Detektors“ und
• „Analyse von ‚realistischen‘ Modellergebnissen nach Detektorsimulationen und Implantation der Analyse-Tools in CBMroot

Projektleitung und Arbeitsgruppe am FIAS

Projektleitung:

Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Horst Stöcker

Beteiligte Arbeitsgruppe: "Deep Thinkers Group"

Dr. Jan Steinheimer-Froschauer

Dr. Kai Zhou

Verbundpartner und Assoziierte Partner

Verbundpartner:

• Ludwig-Maximilians-Universität München
• Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
• Bergische Universität Wuppertal
• Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
• Goethe-Universität Frankfurt
• Johannes Gutenberg Universität Mainz
• Karlsruher Institut für Technologie
• Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
• Universität Hamburg

Assoziierte Partner:

• Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY) Hamburg
• Forschungszentrum Jülich (FZJ)
• GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung GmbH
• Georg-August-Universität Göttingen
• Rheinische Friedrich-Wilhelm-Universität Bonn
• Westfälische Wilhelms-Universität Münster