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Knowledge Distillation

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터와 인공지능 (3)

LHC 빅데이터에서의 딥러닝과 인공지능 기술의 새로운 요구사항 – 해석가능성 LHC 가속기는 질량의 근본을 설명하는 힉스 보존의 존재를 2013년도에 최종적으로 확인하여 목표로 했던 가장 중요한 미션은 완수하였으나, 힉스 보존 존재를 확인함으로써 다시 규명해야 할 중요하고 다양한 과학적 질문들이 새로운 숙제로 남게 되었다. 이를 위해 CERN과 전 세계 LHC 공동 연구단은 LHC 가속기의 양성자빔 광도(luminosity)를 높여 더 많은 이벤트를 발생시켜 입자물리학적 현상을 정밀하게 규명할 수 있도록 업그레이드를 준비 중이다. 업그레이드될 LHC 가속기를 고광도 LHC(High-Luminosity LHC; HL-LHC), 또는 슈퍼 LHC(Super-LHC)라고 부른다. HL-LHC로 LHC 가속기가 업그레이드되면 검출기에서 발생하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하게 되는데, 2019년에는 2016년에 생성된 데이터의 4배에 이르는 293PB, 2028년에는 2016년에 생성된 데이터의 52배에 이르는 3.8EB에 이를 것으로 추정된다. 이렇게 많은 데이터를 추정하기 위해 현재 LHC의 네 개의 검출기 시스템에 쓰이고 있는 이벤트 데이터 가공 자동화 시스템과 소프트웨어를 전면적으로 개선하는 작업이 현재 진행되고 있다. 현재 데이터보다 수십 배 이상 쏟아져 나오는 데이터를 놓치지 않고 처리하여 중요한 물리학적 단서들을 포착하기 위해 이벤트 데이터를 현재보다 정밀하고 빠르게 분석, 가공하는 기술이 필요하다. 이를 위해 LHC 연구자들은 최근 주목을 받는 딥러닝 기술을 활용해서 보다 더 정밀하고 빠르게 이벤트 데이터를 분석할 수 있는 다양한 방법과 분석 기법에 대한 연구결과를 발표하고 있다. 최근 딥러닝을 이용해 LHC 데이터를 분석한 결과 중 많은 관심을 모았던 것은 딥러닝을 이용해 힉스 보존이 생성되는 이벤트와 힉스 보존 이벤트와 같은 입자들을 생성하지만 힉스 보존 때문에 생기는 것이 아닌 다른 배경 이...

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2018.08.27

LHC 빅데이터에서의 딥러닝과 인공지능 기술의 새로운 요구사항 – 해석가능성 LHC 가속기는 질량의 근본을 설명하는 힉스 보존의 존재를 2013년도에 최종적으로 확인하여 목표로 했던 가장 중요한 미션은 완수하였으나, 힉스 보존 존재를 확인함으로써 다시 규명해야 할 중요하고 다양한 과학적 질문들이 새로운 숙제로 남게 되었다. 이를 위해 CERN과 전 세계 LHC 공동 연구단은 LHC 가속기의 양성자빔 광도(luminosity)를 높여 더 많은 이벤트를 발생시켜 입자물리학적 현상을 정밀하게 규명할 수 있도록 업그레이드를 준비 중이다. 업그레이드될 LHC 가속기를 고광도 LHC(High-Luminosity LHC; HL-LHC), 또는 슈퍼 LHC(Super-LHC)라고 부른다. HL-LHC로 LHC 가속기가 업그레이드되면 검출기에서 발생하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하게 되는데, 2019년에는 2016년에 생성된 데이터의 4배에 이르는 293PB, 2028년에는 2016년에 생성된 데이터의 52배에 이르는 3.8EB에 이를 것으로 추정된다. 이렇게 많은 데이터를 추정하기 위해 현재 LHC의 네 개의 검출기 시스템에 쓰이고 있는 이벤트 데이터 가공 자동화 시스템과 소프트웨어를 전면적으로 개선하는 작업이 현재 진행되고 있다. 현재 데이터보다 수십 배 이상 쏟아져 나오는 데이터를 놓치지 않고 처리하여 중요한 물리학적 단서들을 포착하기 위해 이벤트 데이터를 현재보다 정밀하고 빠르게 분석, 가공하는 기술이 필요하다. 이를 위해 LHC 연구자들은 최근 주목을 받는 딥러닝 기술을 활용해서 보다 더 정밀하고 빠르게 이벤트 데이터를 분석할 수 있는 다양한 방법과 분석 기법에 대한 연구결과를 발표하고 있다. 최근 딥러닝을 이용해 LHC 데이터를 분석한 결과 중 많은 관심을 모았던 것은 딥러닝을 이용해 힉스 보존이 생성되는 이벤트와 힉스 보존 이벤트와 같은 입자들을 생성하지만 힉스 보존 때문에 생기는 것이 아닌 다른 배경 이...

2018.08.27

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