CERN (Европейская организация ядерных исследований) использует уникальные технологии, чтобы справиться с ежегодными объемами данных в 40 петабайт, которые генерирует Большой адронный коллайдер. Это критично для научного сообщества, поскольку позволяет максимально эффективно обрабатывать огромные объемы информации.
Как работает система CERN
С каждым годом LHC производит данные, способные заполнить четверть объема всего Интернета. Используя машинное обучение, CERN оптимизирует сбор и обработку данных в реальном времени. По словам ученого Thea Aarrestad, скорость работы систем коллайдера достигает сотен терабайт в секунду — это в 6 раз больше, чем у таких гигантов, как Google или Netflix.
Каждый сплошной поток протонов проходит через коллайдер, где происходят столкновения на невероятных скоростях. При этом на каждое столкновение приходится около 1 МБ данных, а количество коллизий достигает одного миллиарда в секунду. Это приводит к образованию около одного петабайта данных, сопоставимого с размером всей библиотеки Netflix.
Технологическая основа обработки данных
CERN решает задачу обработки данных на уровне детекторов. Для этого используется сеть специализированных ASIC и FPGA, способных получать данные с огромной скоростью. По этим данным принимается решение о сохранении информации — лишь 0,02% данных отправляется на анализ. Совместно с алгоритмами обнаружения аномалий, которые принимают решения о необходимости сохранения информации, эта система позволяет максимально эффективно управлять данными.
Значение для рынка и науки
Применение AI в обработке данных на CERN открывает новые горизонты для научных исследований. Это разработки, которые важно учитывать в контексте решений для анализа больших данных и их обработки на уровне частных серверов и дата-центров. Для команд, занимающихся обработкой больших объемов информации, результатами работы CERN стоит вдохновляться и учитывать в своих проектах.
Дальнейшие шаги включают в себя продолжение разработки алгоритмов и улучшение сетевых систем. Для российских исследовательских институтов это может стать сигналом для внедрения аналогичных технологий в своих научных проектах.