500.000 Kollisionen pro Sekunde: KI baut den Beschleuniger der Zukunft
Der geplante Electron-Ion Collider (EIC) am Brookhaven National Laboratory in New York wird der erste Teilchenbeschleuniger der Geschichte sein, der von Anfang an mit Künstlicher Intelligenz entworfen und betrieben werden soll. An früheren Anlagen wie dem Großen Hadronenbeschleuniger am CERN integrierten die Betreiber KI meist erst Jahre nach der Inbetriebnahme. Beim EIC gehört sie zum Grundkonzept, und das zeigt sich in jedem Teilbereich des Projekts.
Der erste KI-native Beschleuniger
Brookhaven baut den EIC gemeinsam mit dem Thomas Jefferson National Accelerator Facility und mehr als 300 beteiligten Institutionen weltweit. Die ringförmige Anlage misst 3,9 Kilometer im Umfang und lässt Elektronen mit Protonen oder Atomkernen bei nahezu Lichtgeschwindigkeit kollidieren, um den inneren Aufbau der Materie zu untersuchen. Zwei Strahlen, jeweils etwa so dünn wie ein menschliches Haar, rasen dabei in entgegengesetzter Richtung durch den Ring. Als Detektor dient ePIC, ein hausgroßes Instrument, das wie eine hochgeschwindige 3D-Kamera die Kollisionsereignisse erfasst. Der Betrieb soll Mitte der 2030er-Jahre beginnen.
Der EIC baut auf der Infrastruktur des Relativistic Heavy Ion Collider (RHIC) auf, der im Februar 2026 seinen Betrieb eingestellt hat. Jahrzehntelange Betriebsdaten aus RHIC fließen direkt in das Training der KI-Modelle ein und geben den Algorithmen eine solide Grundlage, bevor der neue Collider überhaupt in Betrieb geht.
Magnete, die sich selbst justieren
An einer Anlage dieser Größe müssen Zehntausende Parameter ständig angepasst werden, damit die Teilchenstrahlen stabil bleiben. Bisher erledigten menschliche Operateur:innen das durch manuelle Korrekturen, ein Vollzeitjob ohne Pause. Das Team EIC-BeamAI entwickelt Verfahren des maschinellen Lernens, die diese Aufgabe übernehmen, und testete sie bereits an den Vorbeschleunigern von RHIC: Die Algorithmen halten dort eine Strahlqualität aufrecht, die mit der erfahrener menschlicher Fachkräfte vergleichbar ist, und laufen ohne Unterbrechung.
Parallel entsteht ein digitaler Zwilling der Anlage, ein virtuelles Echtzeit-Abbild, das den physischen Beschleuniger kontinuierlich spiegelt. Forscher:innen testen daran Anpassungen, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen. Der digitale Zwilling erkennt auch ungewöhnliches Magnetverhalten und leitet rechtzeitig eine Abschaltung ein, bevor Schäden entstehen. Das System lernt dabei laufend dazu: Je länger es läuft, desto genauer kennt es die tatsächlichen Eigenschaften der verbauten Magnete, einschließlich kleinster Ausrichtungsfehler.
Detektordesign und Echtzeit-Analyse
KI hilft zudem beim Entwurf des ePIC-Detektors. Das Projekt AID2E, eine Kooperation von fünf Institutionen unter Leitung von William & Mary, trainiert Algorithmen darauf, vorherzusagen, wie Designänderungen die Teilchenidentifikation des Detektors beeinflussen. Statt Millionen aufwendiger Simulationen durchzurechnen, erkunden die KI-Modelle den Designraum in einem Bruchteil der Zeit und schlagen optimierte Konfigurationen vor, die menschliche Planer:innen allein kaum finden würden.
Sobald der Detektor läuft, liegt die größte Herausforderung in der Datenmenge: 500.000 Kollisionsereignisse pro Sekunde erzeugen Datenströme von bis zu 100 Gigabit pro Sekunde, vergleichbar mit zehntausenden gleichzeitigen HD-Videostreams. KI-Systeme filtern in Echtzeit, welche Ereignisse wissenschaftlich relevant sind, und rekonstruieren aus den winzigen Spuren, die Teilchen im Detektor hinterlassen, deren Energie und Impuls.
Die am EIC entwickelten Werkzeuge sollen nach Einschätzung der Beteiligten auch den Bau und Betrieb künftiger Großforschungsanlagen weltweit prägen. Der Collider wird damit nicht nur ein Instrument der Physik, sondern auch ein Modell dafür, wie KI in die Wissenschaft eingebettet werden kann.
