Как ученые ТГУ запускают и модернизируют Большой адронный коллайдер
Самую крупную экспериментальную установку в мире – Большой адронный коллайдер (БАК) в Европейском центре ядерных исследований (CERN) – планово модернизировали и 5 июля запустили в третий раз до конца 2025 года на полную мощность. Оснащенный для работы с более интенсивным пучком частиц, БАК позволит физикам собрать во время этого запуска больше данных, чем за первые два вместе взятые. В работах по запуску и модернизации сотрудники Томского государственного университета с 2015 года принимают непосредственное участие: от выполнения инженерных задач до физического анализа получаемых данных.
В сотрудничестве с CERN (ЦЕРН) группа ученых Томского государственного университета участвовала во втором запуске Большого адронного коллайдера и в плановой модернизации перед третьим. Инженеры научных лабораторий ТГУ Влад Борщь и Юрий Бордулев работают в экспериментах на БАК в CERN: разрабатывают программное обеспечение, тестируют детекторную электронику, создают алгоритмы для оптимизации данных детекторов, выполняют другие задачи.
Младший научный сотрудник лаборатории экспериментальной физики высоких энергий ТГУ Влад Борщь с 2018 года участвует в разработке электроники для CERN. Он разрабатывает программное обеспечение для сбора и обработки данных детекторов и прошивки для программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) – специфических устройств обработки информации, которые используют при обработке больших объемов данных в режиме реального времени, когда использование обычных процессоров затруднительно.
Сейчас Влад – один из участников подсистемы PPS эксперимента CMS на Большом адронном коллайдере. CMS (Compact Muon Solenoid) – компактный мюонный соленоид, один из больших универсальных детекторов элементарных частиц на БАК, созданный для поиска бозона Хиггса, новой физики, темной материи. В коллаборации CMS работает около 3600 человек из 183 лабораторий и университетов из 38 стран, в том числе из России.
– 1 июля я вернулся из очередной командировки: в этот раз мы занимались введением в эксплуатацию и пуско-наладкой оборудования эксперимента на БАК. Большая часть работ проводилась под землей, непосредственно на коллайдере, – рассказывает Влад. – Наша лаборатория работает в составе коллаборации, и мы ежегодно проводим несколько месяцев в CERN, внедряя и тестируя свои разработки. Мы участвуем также в shift-сменах, выполняем работы по текущему обслуживанию и мониторингу БАК.
В состав группы, работающей в подсистеме PPS эксперимента CMS, входит около 50 специалистов из разных стран мира. По словам Влада, работа в многонациональной команде стала для него самым интересным опытом.
– В начале моей работы здесь все выглядело абсолютным хаосом: большое количество людей говорит на разных языках, и непонятно, как все это функционирует... Но общее дело всегда сближает, – говорит он. – В нашей группе – сотрудники из России, Италии, Венгрии, Германии, Болгарии и других стран. Больше всего меня впечатляет, что люди со всего мира с разными языками, культурой и менталитетом работают вместе над единой задачей, и она выполняется.
В группе Юрия Бордулева, сотрудника лаборатории анализа данных физики высоких энергий ТГУ, в основном, люди из Америки и Европы. Он познакомился с ними лично лишь в текущей командировке: из-за ковида он два года не ездил в CERN – общались по Zoom. Говорит, что профессиональное общение с иностранными коллегами складывается, как и в любом коллективе в России, а больше всего его здесь удивило отсутствие дистанции в общении между топ-менеджерами и рядовыми инженерами. К примеру, в общей столовой можно встретить директора коллаборации ATLAS и даже директора CERN.
– Я занимаюсь оптимизацией хранилища данных LHC (Large hadron collider) и работаю с ATLAS – самым большим детектором в мире, который производит огромное количество данных. Мои коллеги по группе следят за качеством данных, связанных с физикой, а я оптимизирую сервисные данные, связанные с состоянием самого детектора и содержащие информацию об оборудовании, – объясняет Юрий. – Данные пополняются каждый день, занимают много места, и моя задача в рамках гранта – разработать алгоритмы для уменьшения общего объема данных без потери информации и скорости работы для конечного пользователя. К августу планирую завершить работу.
Юрий Бордулев работает на CERN с 2017 года. За пять лет он посетил европейскую лабораторию около 10–15 раз: уезжал чаще всего на 2–3 недели, чтобы надолго не разлучаться с семьей; остальное время работал удаленно. Сейчас он в Швейцарии с супругой и детьми: нынешняя полугодовая командировка – завершающая в его работе с CERN по гранту, полученному в 2020 году. На вопрос о перспективах отвечает, что у него есть возможность закрепиться в международных группах и продолжить карьеру в европейской лаборатории.
– Есть два пути: повышать свое время пребывания, вплоть до переезда, участвуя в различных проектах коллаборации, или работать по большей части удаленно, развивая вклад локальной команды своего института в рамках проектов с CERN. Я пока хочу остаться в Томске, – говорит Юрий. – Большое количество новых навыков, которые я осваиваю здесь с 2017 года, двигает меня вперед, обогащает мой профессиональный опыт и делает его универсальным и для науки, и для технических областей.
CERN – крупнейшая в мире лаборатория физики высоких энергий, расположенная в Женеве (Швейцария). Ученые Томского госуниверситета сотрудничают с ней с 2015 года: тогда ТГУ стал первым за последние 20 лет новым российским участником коллаборации ATLAS, а затем коллаборации TOTEM-CMS. На коллайдере используются арсенид-галлиевые сенсоры – изобретение радиофизиков ТГУ, не имеющее мировых аналогов.
Лаборатория анализа данных физики высоких энергий ТГУ, созданная на физическом факультете в рамках мегагранта Правительства РФ на создание центра мирового класса по анализу данных БАК в CERN, анализирует данные, полученные на БАК. Также в 2020 году студенты ТГУ и других вузов на онлайн-интенсиве Летней школы по физике высоких энергий познакомились с разработками ученых ТГУ-участников экспериментов в CERN, научились использовать методы статистики в научной работе и применять базовые методы к решению задач анализа данных.