Construction d’un réseau de neurones pour l’identification de particules à l’aide de TensorFlow et de GPUs NVIDIA 🚀

Introduction

Dans ce tutoriel complet, vous allez apprendre à construire un modèle de réseau de neurones à l’aide de TensorFlow pour identifier des particules dans des expériences de physique des hautes énergies. Cette application est cruciale dans des domaines tels que la physique des particules où l’identification précise de particules telles que les pions (π), les kaons (K) et les protons (p) est essentielle pour comprendre les lois physiques fondamentales. Le modèle sera optimisé pour une bonne performance sur les GPUs NVIDIA, en profitant des capacités de traitement parallèle pour accélérer considérablement les temps d’entraînement.

Ce tutoriel est particulièrement pertinent pour les chercheurs et les développeurs intéressés par l’application des techniques d’apprentissage profond aux ensembles de données de physique des particules, en utilisant des matériels puissants tels que la carte NVIDIA A100 GPU, qui a été publiée en 2020 mais reste un choix standard en raison de ses performances robustes et de sa compatibilité avec les derniers frameworks logiciels.

📺 Regarder : Les réseaux de neurones expliqués

Vidéo par 3Blue1Brown

Prérequis

Pour suivre ce tutoriel, assurez-vous d’avoir installé :

Python (3.10+)
TensorFlow [8] (tensorflow==2.9.0)
PyTorch [6] (torch==1.10.0 à des fins de comparaison ; optionnel)
CUDA et cuDNN (pour l’accélération GPU) - Assurez-vous que la version de CUDA est compatible avec le pilote NVIDIA.
Une carte NVIDIA A100 ou équivalente

Installez TensorFlow comme suit :

pip install tensorflow==2.9.0

Étape 1 : Configuration du projet

Configurez un nouvel environnement Python pour gérer les dépendances et commencez par initialiser votre répertoire de projet.

Créez un fichier requirements.txt listant les paquets requis :

tensorflow==2.9.0
numpy>=1.19.5
pandas>=1.3.4
scikit-learn>=0.24.2
matplotlib>=3.4.3

Installez ces dépendances et configurez une structure de projet de base avec un répertoire src pour les fichiers sources, un répertoire data pour stocker les ensembles de données et un dossier results pour les sorties du modèle.

python -m venv mon_environnement_projet
source mon_environnement_projet/bin/activate  # Sur Windows, utilisez : .\mon_environnement_projet\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Étape 2 : Mise en œuvre centrale

Nous allons construire un réseau de neurones de base à l’aide de l’API Keras de TensorFlow pour classifier les types de particules en fonction des caractéristiques d’entrée. L’ensemble de données est constitué de données de collisions à haute énergie où chaque ligne représente une particule détectée avec des attributs tels que l’énergie, le moment et la position angulaire.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def charger_données():
    # Chargez votre ensemble de données ici ; pour simplifier, supposez qu'il est au format CSV.
    # Exemple : df = pd.read_csv('data/ensemble_de_données_particules.csv')
    return x_entraînement, y_entraînement, x_test, y_test  # Variables fictives

def construire_modèle(taille_entrée):
    modèle = models.Sequential()
    modèle.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(taille_entrée)))
    modèle.add(layers.Dropout(0.2))
    modèle.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
    modèle.add(layers.Dropout(0.1))
    modèle.add(layers.Dense(len(y_entraînement[0]), activation='softmax'))  # En supposant une classification binaire ou multinomiale
    return modèle

x_entraînement, y_entraînement, x_test, y_test = charger_données()
taille_entrée = x_entraînement.shape[-1]
modèle = construire_modèle(taille_entrée)

Étape 3 : Configuration

Configurez le processus d’entraînement, y compris les hyperparamètres et les rappels pour surveiller les performances.

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

def configurer_entraînement(modèle):
    modèle.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)
    mc = ModelCheckpoint('meilleur_modèle.h5', monitor='val_accuracy', mode='max', save_best_only=True)

    return [es, mc]

rappels = configurer_entraînement(modèle)

Étape 4 : Exécution du code

Entraînez votre modèle à l’aide des données d’entraînement et évaluez ses performances sur un ensemble de test séparé. Attendez-vous à une accélération significative lorsque vous exécutez ce script avec le support GPU activé.

python entraîner_modèle.py

# Sortie attendue :
# Époque 1/20
# 89376/89376 [==============================] - 24s 276us/échantillon - perte : 0,1526 - précision : 0,9722 - val_perte : 0,1459 - val_précision : 0,9756
# ...

Étape 5 : Conseils avancés

Optimisation des hyperparamètres : Utilisez KerasTuner ou Optuna pour automatiser le réglage des hyperparamètres.
Apprentissage par transfert : Ajustez un modèle pré-entraîné sur votre ensemble de données spécifique pour une meilleure généralisation.

Résultats

À la fin, vous devriez avoir un réseau de neurones entraîné capable d’identifier les particules en fonction de leurs propriétés. La précision du modèle dépendra de plusieurs facteurs, notamment la qualité et la taille de l’ensemble de données d’entraînement.

Aller plus loin

Explorez PyTorch en portant certaines parties de votre projet pour comparer les performances.
Utilisez le serveur d’inférence NVIDIA Triton pour optimiser le déploiement en production.
Plongez dans des techniques avancées telles que les réseaux de capsules ou les auto-encodeurs pour des tâches d’identification de particules plus sophistiquées.

Conclusion

En suivant ce tutoriel, vous avez construit un réseau de neurones de base capable d’identifier des particules dans des expériences de physique des hautes énergies. Ce projet démontre le pouvoir des frameworks d’apprentissage profond tels que TensorFlow et la nécessité de l’accélération matérielle fournie par les GPUs pour gérer efficacement des ensembles de données complexes.

Des explorations supplémentaires peuvent étendre les capacités de votre modèle ou explorer différents paradigmes d’apprentissage profond pour améliorer les performances et la précision.

Construire un réseau de neurones pour l'identification de particules à l'aide de TensorFlow et des GPU NVIDIA