SMuK 2023 – wissenschaftliches Programm

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HK: Fachverband Physik der Hadronen und Kerne

HK 22: Outreach (joint session HK/T)

HK 22.5: Vortrag

Dienstag, 21. März 2023, 18:00–18:15, SCH/A252

Machine Learning Masterclass - Physik trifft Daten — •Maike Hansen¹, Johanna Rätz² und Barbara Valeriani-Kaminski¹ — ¹Physikalisches Insitut, Universität Bonn — ²Argelander-Institut für Astronomie, Universität Bonn

"Wieso sollen wir jetzt was programmieren? Ist doch Physik und kein Informatik..." - Schüler:innen ist kaum bewusst, welche zentrale Bedeutung Datenauswertung und Maschinelles Lernen in der modernen Physik sowie in anderen Naturwissenschaften haben. Die Machine Learning (ML) Masterclass vom Netzwerk Teilchenwelt, der Universität Münster und PUNCH4NFDI fördert das fächerübergreifende Denken und macht moderne Datenverarbeitung in der Teilchenphysik erlebbar. Neben dem Standardmodell der Teilchenphysik und der Funktionsweise eines Teilchendetektors geht es bei der ML Masterclass um den Einsatz Neuronaler Netze bei der Datenauswertung. Angeleitet durch junge Wissenschaftler:innen programmieren die Schüler:innen nach interaktiven Einführungsvorträgen und Übungen in einer Browser-basierten Programmierumgebung das Neuronale Netz, um so einen authentischen Datensatz aus der Teilchenphysik auszuwerten. Einzelne Schulpraktikant:innen und zwei Lerngruppen haben die Masterclass bereits getestet und Feedback zur Weiterentwicklung gegeben. In diesem Vortrag werden der aktuelle Entwicklungsstand und die bisherigen Erfahrungen mit der ML Masterclass vorgestellt.