Zderzenia rozpędzonych do prędkości bliskiej prędkości światła protonów prowadzą do powstania nowych cząstek i pomagają w zrozumieniu właściwości antymaterii. W Wielkim Zderzaczu Hadronów (LHC), który ma zostać ponownie włączony w roku 2015, może dochodzić do około 40 mln zderzeń na sekundę, a podczas każdego z nich powstają setki naładowanych cząstek.

Analizując sposób, w jaki się one poruszają fizycy mogą się dowiedzieć, co właściwie zaszło i czy to zdarzenie wnosi coś nowego do dotychczasowej wiedzy. Jednak bardzo trudno wyodrębnić niezwykłe zdarzenia z setek milionów innych. Trzeba to robić szybko, bo gromadzenie gigantycznych ilości danych do późniejszej analizy nie jest możliwe. Jednak dotychczasowe metody selekcji danych - wykorzystujące takie parametry jak energia cząstek - są za mało selektywne. Dużo skuteczniejsze jest poszukiwanie niezwykłych śladów pozostawionych przez poruszające się cząstki, co jednak wymaga szybkiej analizy obrazów.

Rozpoznawanie obrazów to coś, w czym ludzie jak dotąd znacznie przewyższali komputery. Potrafimy błyskawicznie zauważyć interesujący obiekt wśród mnóstwa innych. Połączone w skomplikowane układy komórki nerwowe ludzkiej siatkówki są wyspecjalizowane w reagowaniu na określone kształty lub ich położenie i działają automatycznie, bez udziału świadomości.

Zespół Giovanniego Punzi z Scuola Normale Superiore w Pizie (Włochy) wraz z kolegami z CERN i Fermilab opracował procesor oraz algorytm naśladujące działanie analizującej obrazy ludzkiej siatkówki. W tym przypadku role światłoczułych komórek mają pełnić detektory Wielkiego Zderzacza, zaś neurony siatkówki zastępuje procesor zwany bezpośrednio programowalną macierzą bramek (field programmable gate array, FPGA) Planowane badania będą dotyczyły głównie podstawowych jednostek, z których zbudowana jest materia - kwarków. Ta technologia może się przydać także w każdej dziedzinie, która wymaga szybkiego rozpoznawania obrazów.(PAP)

pmw/ agt/