A associação científica ATLAS mudou para uma versão atualizada do software para análise autônoma de dados (Athena). O novo software é mais rápido, ocupa menos espaço de memória e tem uma tonelada de novas ferramentas para avaliar experimentos de física no LHC. Com sua ajuda, os processos mais complexos do colisor serão detalhados com uma precisão anteriormente impossível, o que ajudará a fazer novas descobertas na física.
Sensor ATLAS que recebeu dados para detecção do bóson de Higgs. Fonte da imagem: CERN
No momento, o software atualizado começou a reanalisar os dados dos detectores do LHC, obtidos no período de 2015 a 2018. O processamento é mais rápido e permite não apenas encontrar novos rastros de partículas nos resultados da colisão, mas também ajuda a calibrar os sensores com mais precisão para experimentos futuros. Portanto, se antes os rastros na periferia dos sensores eram muito difíceis de rastrear devido à alta carga no poder de computação, então o banco de dados modernizado e o programa fazem isso muitas vezes mais rápido e com custos de recursos mais baixos. Na periferia, podem ser escondidas partículas das quais a ciência ainda não suspeita.
«Nosso objetivo era reduzir significativamente a quantidade de memória necessária para a execução do software, expandir os tipos de análise física que ele pode realizar e, o mais importante, permitir a análise de conjuntos de dados ATLAS atuais e futuros juntos ”, disse Zach Marshall, coordenador de computação ATLAS. “Essas melhorias são uma parte fundamental de nossa preparação para futuras operações do LHC de alta intensidade, em particular o lançamento do LHC de Alta Luminosidade (HL-LHC), que é esperado por volta de 2028, durante o qual os recursos de computação ATLAS estarão em grande demanda. “
O volume de dados de pesquisa ATLAS Run2 obtidos ao longo de três anos chega a 18 PB. E esse número só vai crescer. Para que os físicos entendam o que está acontecendo nos aceleradores, os dados brutos devem ser interpretados para valores mais ou menos compreensíveis. Tudo isso requer recursos computacionais colossais, e a otimização, incluindo multithreading, torna isso possível. Os arquivos podem muito bem esconder descobertas que até agora escaparam à atenção dos cientistas e que podem mudar muito na física fundamental e em nossa compreensão da estrutura do mundo.
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