ALICE TPC ऑनलाइन कंप्यूटिंग के लिए न्यूरल नेटवर्क क्लस्टरीकरण

ALICE टाइम प्रोजेक्शन चेंबर (TPC) CERN में ALICE प्रयोग का वह डिटेक्टर है जिसका डेटा दर सबसे अधिक है और यह ट्रैकिंग तथा कण पहचान के लिए केंद्रीय डिटेक्टर है। प्रभावी ऑनलाइन कंप्यूटिंग जैसे कि क्लस्टरीकरण और ट्रैकिंग मुख्यतः GPUs पर लगभग 900 GB/s की थ्रूपुट के साथ की जाती है। विशेष रूप से क्लस्टरीकरण का एक अच्छी तरह से स्थापित आधार है, जिसमें मशीन लर्निंग के क्षेत्र में विभिन्न एल्गोरिदम शामिल हैं। यह कार्य क्लस्टर रिजेक्शन और टोपोलॉजिकल आधार पर रिग्रेशन के लिए न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण की जांच करता है। इसके कार्य के केंद्र में केंद्र-गुरुत्वाकर्षण, सिग्मा और कुल चार्ज का अनुमान तथा TPC रीडआउट में क्लस्टरों का रिजेक्शन शामिल है। अतिरिक्त रूप से, रीडआउट पंक्तियों में 3D इनपुट से एक मोमेंटम वेक्टर अनुमान भी बनाया जाता है, जिसे पुनर्निर्मित ट्रैकों के साथ संयोजित किया जाता है जो ट्रैक सीडिंग में फायदेमंद हो सकता है। Monte Carlo डेटा पर पूर्वानुमान गति, मॉडल आर्किटेक्चर और भौतिक प्रदर्शन पर परफॉर्मेंस अध्ययन प्रस्तुत किए गए हैं, जो दिखाते हैं कि ट्रैकिंग प्रदर्शन बनाए रखा जा सकता है जबकि वर्तमान GPU क्लस्टराइज़र की तुलना में लगभग 30% कम क्लस्टर फेक दर के साथ 5-10% कच्चे क्लस्टरों को रिजेक्ट किया जा सकता है।