एक नया ए. आई. एल्गोरिदम सी. ई. आर. एन. के लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर में कणों का पता लगाने की सटीकता और गति को बढ़ाता है, जो भविष्य के उन्नयन की तैयारी करता है। A new AI algorithm boosts particle detection accuracy and speed at CERN’s Large Hadron Collider, preparing for future upgrades.

सी. ई. आर. एन. में सी. एम. एस. सहयोग द्वारा विकसित एक नए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, एम. एल. पी. एफ. ने लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर में प्रोटॉन-प्रोटॉन टकराव के पुनर्निर्माण में सुधार किया है। A new machine learning algorithm, MLPF, developed by the CMS collaboration at CERN, has improved the reconstruction of proton-proton collisions at the Large Hadron Collider. पारंपरिक नियम-आधारित विधियों के विपरीत, एम. एल. पी. एफ. कणों की अधिक सटीक और जल्दी से पहचान करने के लिए नकली डेटा से सीखता है, जिससे प्रमुख संवेग श्रेणियों में 10-20% तक बेहतर परिशुद्धता प्राप्त होती है और जी. पी. यू. पर तेजी से चलता है। Unlike traditional rule-based methods, MLPF learns from simulated data to identify particles more accurately and quickly, achieving up to 10–20% better precision in key momentum ranges and running faster on GPUs. यह लंबे समय तक चलने वाले कण-प्रवाह एल्गोरिदम के प्रदर्शन से मेल खाता है या उससे अधिक है, जिससे अधिक कुशल डेटा विश्लेषण संभव होता है। It matches or exceeds the performance of the long-standing particle-flow algorithm, enabling more efficient data analysis. एल. एच. सी. के 2030 के उन्नयन के दौरान प्रगति महत्वपूर्ण होने की उम्मीद है, जो टकराव की दर को पांच गुना बढ़ाएगा, मानक मॉडल के गहन परीक्षणों और नए भौतिकी की खोज का समर्थन करेगा। The advancement is expected to be crucial during the LHC’s 2030 upgrade, which will increase collision rates fivefold, supporting deeper tests of the Standard Model and searches for new physics.