Project B1
The impact of computer simulations and machine learning
on the epistemic status of LHC Data
The impact of computer simulations and machine learning on the epistemic status of LHC Data
Computersimulationen (CS) und maschinelles Lernen (ML) sind in der gegenwärtigen Hochenergiephysik (HEP) wichtige Werkzeuge für die experimentelle Datengenese und -analyse. In diesem Projekt wenden wir uns den erkenntnistheoretischen Fragen zu, die mit dieser Verwendung von CS und ML in der HEP verbunden sind. Wir konzentrieren uns dabei auf die Verwendung beider im ATLAS-Experiment, welches seit 2008 am LHC im CERN in Betrieb ist. Unsere Forschung baut auf fundierten Kenntnissen der Philosophie des Experimentes auf (z.B. Schiemann, 2008), sowie detailliertem Wissen über die relevanten computerbasierten Methoden (z.B. Zeitnitz & Gabriel, 1994).
Die zukünftigen Ziele des Projektes sind: Die Möglichkeit versteckter Unsicherheiten zu untersuchen, die sich aus der Verwendung von CS und ML in der HEP ergeben könnten; die genaue Art von Robustheit aufzuzeigen, die CS und ML in der HEP genießen; und die erkenntnistheoretischen Herausforderungen zu verstehen, die aus der oft behaupteten erkenntnismäßigen Intransparenz von CS und ML hervorgehen, sowie deren Handhabung in der HEP.
Ein zentrales Konzept unserer Forschung ist das des epistemischen Risikos (z.B. Hillerbrand, 2012a; 2014), im weiten Sinne verstanden. Dieses Konzept verwenden wir, um den Einfluss von CS und ML auf das Entdeckungspotenzial des Experimentes genau zu verstehen. Unter anderem erfordert dies eine erkenntnistheoretische Untersuchung von Grundlagen und Umfang der Handhabung von Unsicherheiten in der HEP, insoweit diese durch die Verwendung von CS und ML bedingt sind.
Unsere vergangene Forschung hat bereits zu einem umfassenden Bild der Komplexität der Beziehungen zwischen verschiedenen Simulationsmodellen, wie sie bei ATLAS in Gebrauch sind, geführt, was wiederum Herausforderungen für zentrale Überzeugungen in der Erkenntnistheorie der Simulation aufwirft (unveröffentlicht). Andere Resultate umfassen eine Klassifikation verschiedener Arten von CS die für die HEP relevant sind (Hillerbrand, 2012b), eine detaillierte Untersuchung der Beziehung zwischen Theorie, Experiment und Simulation (Boge, 2019, im Erscheinen), die (Nicht-)Notwendigkeit von CS für HEP-Experimente (Krämer, Schiemann & Zeitnitz, in Vorbereitung), sowie erste Resultate zur Frage der Intransparenz (Boge & Grünke, im Erscheinen).
Projektleiter:
Rafaela Hillerbrand
Gregor Schiemann
Christian Zeitnitz
Post-Doktorant:
Florian Boge
Doktorant:
Paul Grünke
Ehemalige:
Michael Krämer (früherer Projektleiter)
Kooperationspartner:
Johannes Grebe-Ellis (BUW)
Oliver Passon (BUW)
Workshop: Workshop Machine Learning
Publications
Boge, F. J. (2018). "Quantum Mechanics Between Ontology and Epistemology". In: European Studies in Philosophy of Science. Vol. 10.
https://www.springer.com/gp/book/9783319957647
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