26. Juni 2026

Foto: AG Haller

An der Triggerstation im CMS-Kontrollraum am CERN: Dr. Artur Lobanov (ganz rechts) und Lukas Ebeling (3. von rechts) zusammen mit anderen Mitgliedern des UHH-Teams (v. l.: R. Heine, B. Letzer, B. Weidner, L. Markus).

Am CERN entstehen pro Sekunde Millionen von Teilchenkollisionen — viel zu viele, um sie alle zu speichern. Ein cleveres Filtersystem entscheidet deshalb in Echtzeit, welche Daten es wert sind, aufbewahrt zu werden. Forschende der Universität Hamburg im Exzellenzcluster Quantum Universe haben nun erstmals Künstliche Intelligenz direkt in dieses System integriert, um seltene physikalische Prozesse der Produktion von zwei Higgs-Bosonen zuverlässiger aufzuspüren.

Das CMS-Experiment am Large Hadron Collider (LHC) des CERN „fotografiert“ Millionen von Protonenkollisionen pro Sekunde. Da diese Datenmenge nicht vollständig gespeichert werden kann, entscheidet ein schneller elektronischer Filter, das sogenannte „Triggersystem“, in Echtzeit, welche Kollisionen für eine spätere Analyse ausgewählt werden.

Bei seltenen Prozessen wie der gleichzeitigen Erzeugung von zwei Higgs-Bosonen stoßen die bisher genutzten Filteralgorithmen jedoch an ihre Grenzen: Viele interessante Kollisionen werden nicht erkannt und gehen verloren. Neuartige Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) können hier deutlich bessere Ergebnisse liefern. Dr. Artur Lobanov und Lukas Ebeling vom Fachbereich Physik der Universität Hamburg haben gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen aus dem CMS-Experiment die ersten KI-basierten Filteralgorithmen für solche Prozesse direkt in das Triggersystem integriert. Seit Beginn dieses Jahres zeichnen sie damit erfolgreich Kollisionen am CERN auf.

„Die Arbeiten an dem neuen KI-Algorithmus haben wir schon vor mehr als drei Jahren in Hamburg begonnen", erklärt Dr. Artur Lobanov, der das Projekt an der UHH leitet. „Wir mussten den Algorithmus in beiden Triggerebenen von CMS implementieren: in der ersten Ebene, die aus schnellen elektronischen Bauteilen besteht, sowie in der Computerfarm aus CPUs und GPUs. Das war technisch durchaus herausfordernd. Es ist großartig, dass der Algorithmus jetzt so gut am CERN funktioniert — wir konnten die Filtereffizienz um mehr als 20 % verbessern!"

Foto der Elektronik-Komponenten der ersten
Triggerlage des CMS-Detektors, in denen
die KI-basierten Algorithmen angewendet werden.
Foto: AG Haller

„Damit ist gezeigt, dass sich solche KI-Algorithmen generell in den Triggersystemen der LHC-Experimente einsetzen lassen. Im Prinzip lässt sich KI dann zur Selektion ganz unterschiedlicher physikalischer Prozesse nutzen", sagt Lukas Ebeling, der als Doktorand maßgeblich an dem Projekt beteiligt war. „Das wird sich vor allem in Zukunft auszahlen: In der kommenden Hochluminositätsphase des LHC würde der Zugewinn durch die verbesserte Selektion dem Datensatz eines ganzen Jahres entsprechen. Mit der KI sparen wir also die Betriebskosten für ein komplettes Jahr."