Minimalisiert Neuronale Netzwerke für die Spurerkennung im Belle II Experiment

Minimalisiert Neuronale Netzwerke für die Spurerkennung im Belle II Experiment

Das Belle II Experiment in Tsukuba (Japan) ist eines der modernsten Teilchenbeschleuniger-Experimente der Welt. Dabei wird durch Partikel Kollisionen einen Weltrekord Luminosität erreicht. Die dadurch resultierende Datenmenge ist zu groß um alle Daten für spätere Analysen zu speichern.  Am ITIV erforschen, implementieren und integrieren wir Trigger-Systeme auf der Basis von FPGAs. Diese Systeme entscheiden über die Speicherung der Daten. Nun sollen Neuronale Netze zum Track finden genutzt werden.


Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist Netzwerkgrößen und die Abhängigkeit dieser für die Genauigkeit für den Track Segment Finder des Belle II zu bestimmen. Dazu sollen verschieden Neuronale Netz Topologien sowie eine unterschiedliche Bit-breite untersucht werden. Als Tool sollen aktuelle Frameworks wie Tensorfolw Keras und QKeras eingesetzt werden.
Kenntnisse von Hardware Beschreibungssprachen von Vorteil (VHDL/Verilog).  

 

  • Einarbeiten in das Thema Belle II, Trigger und Track Segment Finder
  • Entwicklung eines Konzepts für den Track Segment Finder
  • Umsetzen des Konzepts im FPGA
  • Test und Evaluation der Implementierung