A heterogeneous and vectorized sequence for the HL-LHC full tracking reconstruction of the CMS experiment

欧州アルプスの中心部、超伝導磁石の環の下で、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）は、かつて到達したことのないエネルギーで陽子を衝突させている。その目的は、宇宙誕生の直後の状態を再現し、物質とエネルギーを支配する根本的な法則を探求することである。このために、CMS実験は巨大な三次元カメラとして機能し、これらの衝突によって生じる破片を捉えている。しかし、この装置は、より強力でありながら、より解読が困難になる変革を迎えようとしている。高輝度大型ハドロン衝突型加速器（HL-LHC）は、単一の衝突の瞬間に数百ものイベントが重なり合うほど高密度な陽子の束を打ち出すことになる。単一の相互作用の鮮明な画像を見る代わりに、検出器は粒子の混沌とした嵐にさらされ、リアルタイムで解きほぐさなければならない信号の混迷を生み出すことになる。

課題は、粒子を見つけることだけでなく、点と点を結びつけることにある。これらの粒子が検出器を通り抜ける際、雪の上に残された足跡のように、微細な電気信号を残していく。コンピュータは、これらの足跡を繋ぎ合わせ、各粒子の軌跡を再構成しなければならない。かつて、これは管理可能な作業であったが、新しい装置では、足跡の数は10倍に増加する。もし、これらの点を結ぶために使用されるソフトウェアが以前と同じままであれば、データストリームに追いつけず、圧倒されてしまうだろう。その結果、コンピュータが膨大な衝突量を処理できなくなり、貴重な科学的情報の喪失を招くことになる。

これを解決するために、CMS実験の研究者たちは、コンピュータがこれらのトラック（軌跡）をどのように考えるかについての新しい戦略を開発した。彼らは、低速で段階的なプロセスに従う従来の方法では、もはや通用しないことに気づいた。代わりに、彼らは、利用可能な最新のコンピュータチップ上で動作するように設計された、高度に組織化された並列ワークフォース（並列作業集団）のように機能するシステムを構築した。この新しいアプローチは、高輝度衝突型加速器の混沌を整理するために、それぞれ異なる種類のプロセッサに最適化された3つの異なる手法を組み合わせている。その結果、ノイズの中に隠された稀な粒子を見つけ出す能力を維持しながら、誤った経路を排除する効率が大幅に向上し、より高速になったシステムが実現した。

新しいシステムは、まず粒子の経路の潜在的な開始点を作成することから始まる。従来の方法では、コンピュータは膨大な数の推測を生成していたが、その多くは誤りであり、シーディング（種生成）の偽陽性率は80%にも達していた。これは非効率であった。新しい戦略では、「Extended Patatrack」と呼ばれる特化したアルゴリズムを使用し、検出器の最も内側の層を最初に確認する。このツールは、ビデオゲーム機にも搭載されているものと同じ種類の強力なチップであるグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）で動作するように設計されており、一度に多くの計算を行うことに長けている。開始点を形成するために必要な最小限の信号を要求することで、このアルゴリズムは非常にクリーンな候補リストを作成し、本格的な処理が始まる前に大多数の誤った開始を排除する。これにより、次のステージへの負荷を大幅に軽減し、偽のリード（手がかり）の数を従来の方法と比較して10%未満に抑えることができる。

しかし、一部の粒子は厄介である。短距離を移動してから崩壊する長寿命粒子は、最初のアルゴリズムによって捕捉されるのに十分な信号を内側の層に残さない可能性がある。これらを捕らえるために、チームは「Line Segment Tracking」と呼ばれる第二のツールを導入した。この手法は、センサーの幾何学的構造によって短いトラックのセグメントを並列に構築できる検出器の外側の層に着目する。その後、幾何学的な規則と機械学習を用いて、どのセグメントが完全な経路を形成するために適合するかを判断し、これらのセグメントを結合させる。これにより、衝突の中心から離れていく捉えにくい粒子さえも失われることがなくなる。この二段構えのアプローチは、第一のツールと組み合わせることで、ほとんどすべての必要な粒子を捕捉しながら、間違いの数を極めて低く保つことができる。

開始点が特定されると、最終ステップとして、検出器を通る粒子の完全な経路をフィッティング（適合）させる。ここで、「mkFit」として知られる第三のツールが登場する。このアルゴースリズムは、標準的なコンピュータプロセッサ上で効率的に動作するように設計されており、「ベクトル化」と呼ばれる技術を用いて、多くのトラックを同時に処理することができる。これは、前のステップからの候補を受け取り、それらの正確な経路を計算し、速度と方向を高精度に決定する。チームは、200個の衝突が同時に発生する将来の衝突器の条件を模したシミュレーションにおいて、この新しい一連のプロセス全体をテストした。その結果、新しいシステムは、旧来のシステムと同等の効率でトラックを再構成できる一方で、エラー率は大幅に低いことが判明した。

この研究の最も顕著な成果は、その速度である。計算の最も負荷の高い部分を専用のハードウェアに移し、現代のプロセッサ向けにコードを最適化することで、チームは単一のイベントを処理する時間を短縮した。標準的なコンピュータプロセッサのみで実行した場合、新システムは旧システムよりも約9%高速である。しかし、重い処理をグラフィックス・プロセッサにオフロード（肩代わり）させると、必要な時間は33%減少する。オンライン・トリガー・システムの厳格な時間制限を考えると、これは極めて重要な改善である。なぜなら、コンマ数秒の差が決定的な意味を持つからである。また、新しいシステムは、衝突点から離れた場所を移動した粒子を見つける能力も向上させており、これは特定の種類の希少な物理学を研究する上で不可欠な能力である。

この研究は、実験がデータを扱う方法における根本的な転換を象徴している。それは、複雑さに苦戦する単一の逐次的なプロセスから、複雑さを糧とする柔軟な並列アプローチへと移行するものである。オンライン・トリガー用に開発されたアルゴリズムは、科学者が後でデータを詳細に研究するオフライン解析にも適応されている。これは、実験全体が、宇宙を捉えるための統一された効率的な方法の恩恵を受けることを意味する。高輝度大型ハドロン衝突型加速器が稼働するにあたり、この新しいトラッキング・シーケンスは、CMS実験が自然界が提供し得る最も過酷な条件下においても、精密な測定を行い、新しい物理学を発見し続けられることを保証するのである。