{"id":62556,"date":"2024-10-31T16:46:53","date_gmt":"2024-10-31T16:46:53","guid":{"rendered":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/?post_type=news&#038;p=62556"},"modified":"2025-09-08T09:22:09","modified_gmt":"2025-09-08T09:22:09","slug":"data-science-absolvent-hilft-bei-der-optimierung-der-cern-teilchenbeschleuniger","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/news\/data-science-absolvent-hilft-bei-der-optimierung-der-cern-teilchenbeschleuniger\/","title":{"rendered":"Data-Science-Absolvent hilft bei der Optimierung der CERN-Teilchenbeschleuniger"},"content":{"rendered":"\n<div data-block=\"grid\" data-is-swiper=\"false\" data-columns=\"1\" data-bg-color=\"transparent\" data-vertical-alignment=\"start\" data-horizontal-alignment=\"start\" data-gap=\"s\" data-padding-top=\"2rem\" data-padding-bottom=\"2rem\" data-small-grid=\"true\" class=\"wp-block-ovl-grid\">\n<div data-block=\"grid-column\" class=\"wp-block-ovl-grid-column\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Zuge der aktuellen Experimente am CERN werden Teilchenstr\u00f6me in zwei Tranchen in den Super Proton Synchrotron (SPS), einen Vorbeschleuniger des Large Hadron Collider (LHC), mit Hilfe von Magnetfeldern eingespeist. Aufgrund des geringen zeitlichen Abstandes der Tranchen ist dieser Prozess zeitkritisch und bedarf einer pr\u00e4zisen Steuerung der Kicker-Magneten, um eine stabile Trajektorie im SPS zu gew\u00e4hrleisten. Diese Konfiguration erfolgt derzeit mit aufw\u00e4ndigen Verfahren der numerischen Optimierung.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Matthias Remta<\/strong>, Absolvent des <a><\/a><a href=\"https:\/\/www.technikum-wien.at\/studiengaenge\/master-data-science\/\">Master-Studiengangs Data Science<\/a> an der FH Technikum Wien, untersuchte in seiner Masterarbeit \u201e<strong>Batch Spacing Optimization via Reinforcement Learning<\/strong>\u201c eine alternative M\u00f6glichkeit der Parameteroptimierung mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens, unter anderem des Einsatzes tiefer k\u00fcnstlicher neuronaler Netze und des \u201everst\u00e4rkenden Lernens\u201c, bei dem ein k\u00fcnstlicher Agent die optimale Strategie zur Ansteuerung der Magneten auf Basis eines Belohnungsschemas erlernt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-ovl-heading\" data-accent=\"true\" data-tag=\"h2\" data-style-level=\"h4\">Arbeit zeigt Potential des Machine Learning-Ansatzes f\u00fcr praktischen Einsatz am CERN<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Ergebnis erreichte der Machine Learning-Ansatz eine fast so gute Leistung wie die numerische Optimierung, jedoch in deutlich geringerer Zeit. W\u00e4hrend noch mehrere Forschungsfragen offen sind, zeigt die Arbeit deutlich das Potential des Machine Learning-Ansatzes f\u00fcr den praktischen Einsatz am CERN auf. Remta ist aktuell als Doktorand am CERN t\u00e4tig.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-ovl-heading\" data-accent=\"true\" data-tag=\"h2\" data-style-level=\"h4\">Weiterf\u00fchrende Links:<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.technikum-wien.at\/studiengaenge\/master-data-science\/\">Master-Studiengang &#8211; Data Science<\/a> \u2013 FH Technikum Wien<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br><a href=\"https:\/\/www.technikum-wien.at\/news\/cern-besuch-mit-gewinnerin-unserer-videoaktion\/\">CERN-Besuch mit Gewinner*in unserer Videoaktion<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br><a href=\"https:\/\/www.technikum-wien.at\/news\/datenanalyse-fur-den-teilchenbeschleuniger\/\">Datenanalyse f\u00fcr den Teilchenbeschleuniger<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Matthias Remta entwickelt KI-gest\u00fctzte Methoden zur Beschleunigersteuerung am 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