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Data Science Research: Unlocking the Secrets of the Universe with Big Data at CERN

Time really flies when you immerse yourself in the world of data science research and unravel the mysteries of the universe! It’s been an incredible journey over the past year as I’ve immersed myself in the world of data science at CERN. For those unfamiliar, CERN — set against a stunning backdrop of snow-capped mountains and tranquil Lake Geneva — is home to the Large Hadron Collider (LHC), the world’s most powerful particle accelerator. But what often goes unnoticed is the critical role that data science plays in powering this colossal machine and its quest for groundbreaking discoveries like the elusive Higgs boson.

The Data Tsunami: A Behind-The-Scenes Look

Imagine having to sift through one petabyte (PB) of data every second — yes, you read that right. That’s the amount of data generated by the LHC’s detectors. To make it manageable, high-level triggers act as an advanced filtering system, reducing this torrent of data to a more digestible gigabyte per second. This filtered data then finds its way to the LHC Computing Grid.

High-Level Trigger data flow, crucial for data science research in the ALICE experiment at CERN.

About 50PB of this data is stored on tape, and another 20PB is stored on disk, managed by a Hadoop-based cloud service. This platform runs up to two million tasks per day, making it a beehive of computational activity.

The Role of Data Science Research at CERN

Data scientists and software engineers are the unsung heroes at CERN, ensuring the smooth operation of the LHC and subsequent data analysis. Machine learning algorithms are used to discover new correlations between variables, including both LHC data and external data sets. This is critical for real-time analysis, where speed and accuracy are of the essence.

While managing the exponential growth of data is an ongoing challenge, the role of data scientists at CERN goes far beyond that. We are at the forefront of fostering a data-driven culture within the organization, transferring knowledge, and implementing best practices. In addition, as technology continues to evolve, part of our role is to identify and integrate new, cutting-edge tools that meet our specific data analysis needs.

The Road Ahead: A Data-Driven Journey

Looking ahead, scalability will remain a key focus as CERN’s data continues to grow. But the horizon of possibilities is vast. From exploring quantum computing to implementing advanced AI models, the role of data science in accelerating CERN’s research goals will only grow.

As I celebrate my one-year anniversary at CERN, I’m filled with gratitude and awe for what has been an incredible journey. From delving into petabytes of data to pushing the boundaries of machine learning in research, it’s been a year of immense learning and contribution.

For more insights into the fascinating universe of CERN and the role data science plays in it, be sure to follow me on Twitter for regular CERN updates and data science insights:

just realized that today is my first year anniversary working for CERN. Thanks for all the memories made within the year!
— Alexander Loth (@xlth) March 1, 2010

Top 10 Angels&Demons Questions

Gestern haben wir Angels & Demons (deutscher Titel: Illuminati) im Kino gesehen. Die Verfilmung des gleichnamigen Bestsellers von Dan Brown war vor allem visuell sehr ansprechend. Tom Hanks hat wie schon in Da Vinci Code souverän die Rolle des Protagonisten Robert Langdon verkörpert.

Ein Teil der Handlung des Films spielt am CERN. Tatsächlich wurden einige Einstellungen am ATLAS-Detektor des LHC gedreht. Regisseur Ron Howard sah sich ebenfalls das CERN-Gelände an, um den Film authentischer zu gestalten. Die Herstellung einer Bombe aus Antimaterie ist hingegen ebenso Fiktion wie die „Schöpfung aus dem Nichts“, welche im Film lediglich dazu dient den Konflikt zwischen Religion und Naturwissenschaft zu entfachen.

CERN hat Angels & Demons eigens eine Ausstellung (siehe Foto oben) und eine Website gewidmet, um „the science behind the story“ zu erläutern und auf häufig gestellte Fragen („Does CERN create black holes?“, etc.) einzugehen.

Analyzing High Energy Physics Data with Tableau at CERN

Screenshot of Tableau 4.0 analyzing High Energy Physics Data at CERN

About a year ago, I had a first try with Tableau and some survey data for a university project. Last week, I finally found time to test Tableau with High Energy Physics (HEP) data from CERN’s Proton Synchrotron (PS). Tableau enjoys a stellar reputation among the data visualization community, while the HEP community heavily uses Gnuplot and Python.

I was using an ordinary CSV file as data source for this quick visualization. Furthermore, Tableau can connect to other file types such as Excel, as well as to databases like Microsoft SQL Server, Oracle, and Postgres.

I’m also quite impressed by the ease and speed with which insightful analysis seems to appear out of bland data. Even though your analysis toolchain is script-based (as usual at CERN where batch processing is mandatory), I highly recommend using Tableau for prototyping and for ad-hoc data exploration.

Was ist Negative Masse?

Negative Masse ist nicht zu verwechseln mit Antimaterie! Antimaterie ist die Sammelbezeichnung für Antiteilchen und alles, was aus ihnen aufgebaut ist, so wie die „normale“ Materie aus „normalen“ Teilchen besteht. Antimaterie kann die Form von Atomen und Molekülen haben, die gebundene Systeme aus Positronen, Antiprotonen und ggf. Antineutronen sind. Auf die Schwerkraft wirken aber Antimaterie und „normale“ Materie exakt gleich, beide Sorten besitzen die gleiche Masse und werden durch die Gravitation angezogen.

Was ist aber wenn es Materie gibt, die eine negative Masse besitzt – also Materie, die nicht immer anziehend wirkt? Nach Einstein’s Relativitätstheorie ist diese Sorte Materie zumindest denkbar. Gäbe es solche Materie mit negativer Masse oder könnte man solche herstellen, würde dies bedeuten, dass man die Raumzeit, die schließlich an die Masse gekoppelt ist, beeinflussen und verändern könnte. Möglich wäre dann z.B. die Erschaffung von Wurmlöchern, wie wir sie aus der Science Fiction kennen.

In den meisten Experimenten wird lediglich der Betrag der Masse gemessen. Es wird keine Information über das Vorzeichen erhoben. Schließlich funktionieren Einstein’s Gleichungen sowohl mit positivem als auch mit negativem Vorzeichen.

Es gibt daher Vermutungen, dass Antimaterie auch negative Masse besitzt. Diese Vermutung konnte allerdings noch nicht in Experimenten nachgewiesen werden. Diese Verifizierung des Vorzeichens, könnte bald am CERN mit Hilfe des Antiproton Decelerator erfolgen, sobald ausreichend Anti-Wasserstoff produziert und gespeichert werden konnte. Materie mit negativer Masse sollte dann der Gravitation entgegen von dieser abgestoßen werden oder sie zumindest neutralisieren.

Antiproton Decelerator (AD)

Alexander Loth bei Antiproton Decelerator am CERN

Der Antiproton Decelerator (AD) oder „Antiprotonen-Verzögerer“ ist die weltweit einzige Anlage zur Herstellung von Antimaterie.

Die Maschine wird eingesetzt, um die mit hoher Energie durch einen Teilchenstrahl erzeugten Antiprotonen wieder zu verlangsamen und dadurch Antiwasserstoffatome zu erzeugen.

Vereinfacht ausgedrückt wirkte der Urknalls auch wie ein gewaltiger Beschleuniger zur Herstellung von Teilchen. Materie- und Antimaterieteilchen sind dabei zunächst in gleichem Maß entstanden. Die bislang ungelöste Frage ist allerdings, warum das Universum im wesentlichen nur aus Materie besteht und was mit all der Antimaterie passiert ist.

Im Gegensatz zu den riesigen Anlagen wie dem Large Hadron Collider (LHC) mit enormen 27 Kilometern Umfang, fällt der Ring des AD mit seinen 188 Metern Umfang recht bescheiden aus.