Legeza Örs (2023.11.01 - 2024.04.30)

Wigner Fizikai Kutatóközpont

Kivonat: Az olyan kvantumos rendszerek numerikus szimulációja, melyekben az atomi spinek vagy mozgékony elektronok közötti kölcsönhatás erős és nem lehet leírni ún. perturbációs módszerekkel a modern fizika középpontjában állnak. Ez azonban igen nagy kihívást jelent mert a számítógépes erőforrás általánosságban exponenciálisan skálázódik a rendszer méretével. Olyan algoritmusok kidolgozása, melyeknél ez polinomiális alakra hozható napjaink egyik legintenzívebben kutatott tudományterületének számít.

A sűrűségmátrix renormálási csoport (DMRG) algoritmus éppen egy ilyen módszer, aminek további nagy előnye, hogy a vonatkozó tenzor algebra a megmaradó kvantumszámok tükrében akár egymástól több millió független részfeladatra bontható. Mindez ideális környezetet biztosít MPI és GPU alapú masszív párhuzamosításhoz. A 2021-2022-es év során hibrid CPU és többszörös GPUval gyorsított alkalmazásainkkal már számos kvantumos rendszerre végeztünk szimulációkat, mely eredméneyinkből két kéziart is elérhető az arXiv-on:

[1] Massively Parallel Tensor Network State Algorithms on Hybrid CPU-GPU Based Architectures, Andor Menczer, Örs Legeza, arXiv:2305.05581 (2023)

[2] Boosting the effective performance of massively parallel tensor network state algorithms on hybrid CPU-GPU based architectures via non-Abelian symmetries, Andor Menczer, Örs Legeza, arXiv:2309.16724 (2023)

Az [1] publikációban a GPU Labor a köszönetnyilvánításban is szerepel mert az eredmények egy része a projekt első fázisa alatt készült. A jelen projektben (második fázis) ezeket kívánjuk tovább tesztelni és a hatékonysági tesztek alapján tovább optimalizálni az A100-as GPU infrastukturát használva. A tesztek eredményei alapján a [2] publikáció bizonyos adatpontjait tervezzük bővíteni.

Kadlecsik Ádám (2023.11.01 - 2024.03.31)

Eötvös Loránd Tudományegyetem

Kivonat: Az ismert kisebb méretű, s ezért valószínűleg szilárd felszínnel rendelkező exobolygók jellemzően nagyon közel keringenek központi csillagukhoz – éppen ezzel könnyítve meg felfedezésüket a Földről illetve űreszközökről. Így keringésük mindenképpen kötött kell hogy legyen, vagyis az ilyen exobolygókon a központi csillaguk körüli keringés („év”) és a tengely körüli fordulat („nap”) időtartama megegyezik. A kötött keringés miatt a központi csillag mindig a bolygó ugyanazon oldalát világítja meg, vagyis az égitestnek létezik egy permanens nappali és éjszakai oldala. Az áramlási rendszer tehát egy olyan forgatott elrendezésben modellezhető, amelynek oldalsó, a légkör modelljéül szolgáló vízréteggel együtt forgó külső peremén előírunk azimutális irányban egy dipól-szerű hőfluxus-peremfeltételt. Mindezt kísérletileg és szimulációs módszerekkel is szeretnénk vizsgálni.

Horváth Anna [1,2], Barnaföldi Gergely Gábor [1], Forgács-Dajka Emese [2] (2023.09.01-12.31)

[1] Wigner Fizikai Kutatóközpont
[2] Eötvös Loránd Tudományegyetem

Kivonat: Kompakt csillagok vizsgálatát végezzük egy statikus, gömbszimmetrikus Kaluza-Klein-szerű elméletben, ami magában foglalja egy extra kompaktifizált térdimenzió bevezetését. Megalkottunk egy állapotegyenletet, mely a Tolman-Oppenheimer-Volkov egyenlettel együtt alkalmas neutron csillagok modellezésére. Ezen objektumok szerkezetének szimulálása (a fő mérhető fizikai tulajdonságaik, azaz a tömeg és a sugár kiszámítása), valamint egy alapos analízis kivitelezése megköveteli, hogy számításigényes programokat használjunk. Számos különböző peremfeltételekkel (mint a központi energiasűrűség) és elméleti paraméterekkel (például az extra dimenzió mérete) rendelkező csillagot vizsgálunk. Az ilyen jellegű számításokhoz elengedhetetlen a parellelizációban rejlő lehetőség kihasználása, ami a legjobban többmagos processzorokon valósítható meg. Ez a projekt a részecskefizika standard modelljén túli elméleteket tesztel, különös tekintettel egy lehetséges extra kompaktifizált térdimenzió méretének a megszorítására.

Gergácz Mira, Keresztúri Ákos (2023.09.01-12.31.)

Kivonat: A tanulmány célja a vízjég kondenzációs időszakának vizsgálata a Marson. A munka során automatizált konvolúciós neurális háló (CNN) fut le High Resolution Imaging Science Experiment (HiRISE) képekre, melyek a Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) szonda által készültek. Kisebb jégfoltok (\(1.5-300\) méter közötti átmérőjű) felismerésére tanított CNN használata megfelelő automatizált módszernek bizonyul erre a célra. A vizsgált terület a \(-40°\) és \(-60°\) közötti szélességi fok tartomány, \(L_s = 0-90°\) időszakban, amikor a déli jégsapka még nem fedi ezt a területet.

Kovács Győző [1], Kovács Péter [1], Wolf György [1], Pok Man Lo [2] (2023.01.01 - 11.30)

[1] Wigner Fizikai Kutatóközpont
[2] Wroclaw Egyetem, Boroszló

Támogatás: NKFIH FK 131982

Kivonat: A véges térfogat hatását effektív térelméleti modellekben általában az impulzus tér valamilyen megszorításával veszik figyelembe, például alacsony impulzus levágással vagy diszkretizációval, amely az alkalmazott peremfeltételtől függő módusokra történő felösszegzést eredményez az integrálok helyett. A kutatásunk során egy továbbfejlesztett kvark-mezon modellben tanulmányozzuk a kritikus végpont és annak környezetében a barionfluktuációk méretfüggését különös tekintettel arra, hogy az impulzus tér különböző módosításai és a vákuum járulék figyelembe vétele milyen módon befolyásolják azokat. A fluktuációkat leíró kumulánsarányok meghatározásához a nyomás magasabb rendű deriváltjait kell kiszámítani. Erre a célra a véges differencia módszer használható, de ehhez a téregyenleteket több pontban is meg kell oldani. Ennek kivitelezése jelentős számítási kapacitást igényel ha a fázisdiagramot és a méretfüggést is kellően sűrűn akarjuk feltérképezni, ugyanakkor ezek a számítások könnyen párhuzamosíthatóak.

Kovács Győző, Kovács Péter, Wolf György (2023.01.01 - 11.30)

Wigner Fizikai Kutatóközpont

Támogatás: NKFIH FK 131982

Kivonat: A kiterjesztett lineáris szigma modell (eLSM) egy továbbfejlesztett kvarkmezon modell, amellyel jól tanulmányozható pl. a mezonok fenomenológiájának nulla hőmérsékleten és a QCD fázisdiagramja véges hőmérsékleten és/vagy bariokémiai potenciálon. Ahhoz, hogy predikciókat tudjunk adni a modell paramétereit meg kell határozni, úgy hogy a számított fizikai mennyiségeket (például tömegeket és bomlási szélességeket) a kísérleti értékeikhez illesztjük. A legjobb fit és a globális minimum a k-dimenziós paramétertérben (esetünkben \(k > 14\)) véletlenszerű kiindulási pontok kiválasztásával és egy \(\chi^2\) multiparaméteres minimalizálás futtatásával található meg. Ez az eljárás numerikusan meglehetősen drága és időigényes. Ugyanakkor nagy számú kiindulási pontra (\(n ∼ 10^7\)) van szükség ahhoz, hogy ésszerű statisztikát és felbontást érjünk el a paraméterértékekben.

A modell, a paraméterfüggés és a paraméterezés jó megértése érdekében az illesztést az érintett fizikai mennyiségek változtatása mellett is el kell végezni.

Neelkamal Mallick [1], Suraj Prasad [1], Aditya Nath Mishra [2,4], Raghunath Sahoo [1] and Gergely Gábor Barnaföldi [3]

[1] Department of Physics, Indian Institute of Technology Indore
[2] Department of Physics, School of Applied Sciences, REVA University
[3] Wigner Research Center for Physics
[4] Department of Physics, University Centre For Research & Development (UCRD), Chandigarh University

Publication: Deep learning predicted elliptic flow of identified particles in heavy-ion collisions at the RHIC and LHC energies

Abstract Recent developments of a deep learning feed-forward network for estimating elliptic flow \((v_2)\) coefficients in heavy-ion collisions have shown the prediction power of this technique. The success of the model is mainly the estimation of \(v_2\) from final-state particle kinematic information and learning the centrality and transverse momentum \((p_T)\) dependence of \(v_2\). The deep learning model is trained with Pb-Pb collisions at \(\sqrt{s_{NN}} = 5.02 TeV\) minimum bias events simulated with a multiphase transport model. We extend this work to estimate \(v_2\) for light-flavor identified particles such as \(π^\pm\), \(K^\pm\), and \(p + \bar{p}\) in heavy-ion collisions at RHIC and LHC energies. The number-of-constituent-quark scaling is also shown. The evolution of the \(p_T\)-crossing point of \(v_2(p_T)\), depicting a change in baryon-meson elliptic flow at intermediate \(p_T\) , is studied for various collision systems and energies. The model is further evaluated by training it for different \(p_T\) regions. These results are compared with the available experimental data wherever possible.

Koniorczyk Mátyás [1], Naszvadi Péter [1], Pintér Miklós [2] (2023.04.18 - 07.18)

[1] Wigner Fizikai Kutatóközpont [2] Budapesti Corvinus Egyetem

Kivonat: A projekt keretében kvadratikus bináris korlát nélküli optimalizálási feladatokat (QUBO) vizsgálunk. Ezek az Ising-modellel ekvivalens nehéz számítási feladatok, és kvantum annealerek segítségével is megoldhatók. Segédváltozók bevezetésével lineáris vegyes egészértékű feladattá is átírhatók, ez a standard (Fortet) linearizáció. Kutatásunkban azt vizsgáljuk, hogy mennyiben alkalmas a Fortet linearizáció kisebb méretű feladat esetén egy valamilyen közelítő heurisztikából (pl. kvantum annealing, szimulált bifurkáció, stb.) kapott megoldás javítására, illetve az optimalitás ellenőrzésére dualitási feltételekkel. Eközben kis méretű, de nehéz QUBO példányokat oldunk meg, ami azok strukturális tulajdonságainak jobb megértéséhez is hozzájárul.

Rakyta Péter (ELTE, Wigner FK), Gregory Morse (ELTE), Jakab Nádori (ELTE), Oskar Mencer (Maxeler Technologies), Zimborás Zoltán (Wigner FK) (2022.05.01 - 2022.12.31)

Publikáció: Highly optimized quantum circuits synthesized via data-flow engines

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A kvantumprogramok minél kevesebb elemi művelettel történő implementálása fontos szerepet játszik abban, hogy értelmezhető eredményt olvassunk ki napjaink zajos kvantumprocesszoraiból. Ebben a projektben egy FPGA alapú kvantumszámítógép szimulátort terveztünk és használtunk fel arra, hogy kvantumprogramokat elemi műveletekre bontsunk fel optimalizáció alalpú kapufelbontó algoritmusunkkal, egészen 9 qubitig. Összehasonlítva eredményeinket a QISKIT csomaggal, az általunk előállított kvantumáramkörök átlagosan 97%-al kevesebb műveletet tartalmaztak, miközben az előállított kvantumáramkörök 10^-4 pontossággal közelítették meg az eredeti, felbontandó kvantumprogramot.

Ágoston Kaposi (ELTE), Zoltán Kolarovszki (ELTE), Tamás Kozsik (ELTE), Zoltán Zimborás (Wigner FK) and Péter Rakyta (ELTE) (2022.05.01 - 2022.12.31)

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: Az ún. Torontonian függvény kiértékelése központi szerepet tölt be bozonikus mintavételezési folyamatok szimulálásában. Ebben a projektben egy újszerű algoritmust terveztünk a Torontonian függvény kiértékeléséhez, mellyel polinomiális gyorsulást értünk el az elérhető leghatékonyabb algoritmushoz képest. Numerikus eredményeink alapján algoritmusunk komplexitása N^1.0691 2^(N/2), ahol N a kiértékelendő mátrix méretét jelöli. Ugyancsak megmutattuk, hogy algoritmusunk kiterjeszthető nagy teljesítményű szamítógépekre, lehetőséget biztosítva 35-40 fotonnal történő bozonikus mintavételezés szimulálására.

Publikációk: Ágoston Kaposi, Zoltán Kolarovszki, Tamás Kozsik, Zoltán Zimborás, Péter Rakyta: Polynomial speedup in Torontonian calculation by a scalable recursive algorithm ArXiv:2109.04528

Kacskovics Balázs[1,2] and Barta Dániel[1] (2023.2.13 - 8.15)

[1] Wigner Fizikai Kutatóközpont
[2] PTE Fizika Doktori Iskola Kivonat: Gyorsan-forgó kompakt csillagok egyensúlyi konfigurációit modellezzük különböző nukleáris, hybrid és kvark anyagot tartalmazó állapot egyenletekre (EOS). A jövőbeli vizsgálatainkban a impulzus nyomatékon felül a hőmérséklettől is függő EOS-t is használunk majd, hogy a hideg-anyagot tartalmazó EOS-k hatáskörét meghaladó kutatásokat végezhessünk. Továbbá, gyorsan forgó kompakt csillagok árapály Love-számát is számolni fogjuk, hogy ezáltal eredményeink a gravitációs-hullám megfigyelésekben is használhatóak legyenek. A fizikai paraméterek meghatározására a LORENE könyvtárat használjuk, amely multi-domain spektrális módszerekkel oldja meg numerikusan a 3+1 felbontását az Einstein egyenleteknek.

Ákos Gellért[1,2] , Oz Kilim[1] , Anikó Mentes[1] and István Csabai[1] (2023.02.15 - 2023.12.15)

[1] ELTE Department of Physics of Complex Systems
[2] ELKH Veterinary Medical Research Institute

Kivonat: The first recorded pandemic of the flu occurred in 1580 and since then, flu pandemics have occurred several times throughout history, with the most severe being the Spanish flu in 1918-1919 which killed millions of people worldwide. In the 20th century, significant progress was made in the understanding of the virus and the development of vaccines, which have greatly reduced the impact of flu pandemics. Despite this progress, the flu continues to be a major public health issue, with millions of cases reported each year and an annual death toll in the tens of thousands.

Hemagglutinin, a surface membrane protein of the Influenza virus plays an important role in the infection process of the virus, as it allows the virus to attach to and penetrate host cells. The flu vaccine is formulated each year based on which strains of the virus are predicted to be most prevalent, and it is designed to stimulate the body's immune response to the hemagglutinin protein on those strains. Many antigenic maps have been constructed this far, which reveal the relationships between different strains of a virus, specifically with regards to the way their antigens [1] (e.g., hemagglutinin) are recognized by the immune system. Experimental Influenza HA deep mutational data [2] are also available for the research community to explore the virus functions.

In this project, we aim to in silico combine antigenic maps and deep mutational scanning data to obtain a more comprehensive understanding of the evolution and functional properties of Influenza virus. For example, combining antigenic map data with deep mutational scanning data can provide information about how different mutations affect the ability of a virus to evade the immune response, as well as which regions of the virus are critical for this evasion. This information can be used to inform the design of vaccines and antiviral drugs that target specific regions of the virus that are critical for its function and evolution. We will use AlphaFold2 [3] and ESMFold2 [4] the fastest AI based and most reliable protein structure prediction applications in the world to generate single and/or multiple mutant structures of various Influenza HA protein.

[1] Antigenic map.
[2] Flu HA DMS..
[3] J. Jumper et al., “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold,” Nat. 2021 5967873, vol. 596, no. 7873, pp. 583–589, Jul. 2021, doi: 10.1038/s41586-021-03819-2.
[4] ESMFold.

Bedőházi Zsolt[1,2] and Biricz András[1] (2023.02.13 - 05.15)

[1] ELTE Department of Complex Systems in Physics
[2] ELTE Doctoral School of Informatics

Kivonat: The application of deep learning in gigapixel whole slide image analysis has shown promising results in terms of accuracy and efficiency compared to traditional image analysis techniques. Transformer based models as the current state-of-the-art algorithms are designed to identify and classify various structures and patterns within the tissue, providing insights into the underlying pathology and helping in the diagnosis and treatment of diseases. We are currently working on multiple projects in this field including breast cancer stage prediction [1] and colorectal cancer detection [2].

Emese Forgács-Dajka*, István Balla** (2021.05.01-2021.12.31)

* Eötvös Lorán Tudományegyetem, Csillagászati tanszék
** Solar Physics and Space Plasma Research Centre (SP2RC), Department of Applied Mathematics, The University of Sheffield

Kivonat: Munkánk során a részlegesen ionizált plazmában fellépő - mint pl. a a Nap légkörében megfigyelhető protuberanciák esete -, a környező mágneses térre ferde irányban terjedő lökéshullámok jellegét és tulajdonságait vizsgáljuk. Elsősorban a megfigyelésekkel is alátámasztott lökéshullámok elemzését szeretnénk elvégezni, így eredményeink magyarázatként szolgálhatnak a protuberanciákban megfigyelt fényes foltok terjedésére is (Lin és mktsai, 2012).

Az összenyomható, egyfolyadékos magnetohidrodinamikai (MHD) egyenletek megfelelő skálázási eljárásokkal redukálhatók a jól ismert Burgers-egyenletre, melynek együtthatói a lökéshullám terjedési szögétől, a plazma β-tól és a plazma ionizációs fokától függenek. Modellünk jól alkalmazható mind a lassú, mind a gyors magnetoakusztikus lökéshullámok vizsgálata során. A lökésfront esetén a standard ugrási feltételeket használva (gyenge szórást feltételezve) meghatározhatók a termodinamikai mennyiségek ugrása is, melyek már összehasonlíthatóak a megfigyelésekből származó adatokkal.

A Cole-Hopf transzformáció segítségével oldjuk meg a kapott egyenletet, amely tulajdonképpen egyenértékű egy diffuziós egyenlet kezdetérték problémával. A megoldás során megvizsgáljuk, hogy mennyi időre van szükség ahhoz, hogy a kezdetben Gauss-féle hullámprofil lökéshullámmá feljődjön, azaz a hullámfront vastagsága az ionok szabad úthosszának nagyságrendjébe essen.

István Papp, Larissa Bravina, Mária Csete, Igor N. Mishustin, Dénes Molnár, Anton Motornenko, Leonid M. Satarov, Horst Stöcker, Daniel D. Strottman, András Szenes, Dávid Vass, Tamás S. Biró, László P. Csernai, Norbert Kroó (2022.07.01 - 2022.12.31)

Kivonat: A fosszilis tüzelőanyagoktól való függésünk az elmúlt évszázadban egyre inkább nőtt, és ma már alternatı́v energiaforrásokra lesz szükségünk. A lézeres fúzió ı́géretes lehetőség a tiszta és biztonságos energiatermeléshez. Az eddigi legsikeresebb konfiguráció indirekt begyújtást használ, a céltárgy közvetetten gyullad be a külső aranyhengerből származó Röntgen sugárzástól. Miután a céltárgy összenyomódik, Rayleigh-Taylor instabilitások alakulnak ki.

A Wigner Fizikai Kutatóközpontban működő kutatócsoporok egyike a Nanoplazmonikus Lézeres Fúzió Nemzeti Kutatólaboratórium (NAPLIFE) célja a fúzió esélyének javı́tása nagy teljesı́tményű rövid lézerimpulzusokkal és céltárgygyártással, ötvözve a nehézion-ütközések és az optika legújabb felfedezéseit [1]. Célunk a rezonáns arany nanoantennák felületi plazmonikus hatásának szimulációs vizsgálata különböző monomer közegekben. A monomer csak kísérleti célokat szolgál, bizonyítani a nanorudak hatékonyságát. A plazmonhatás létfontosságú a projekt számára, mivel ezekkel tudjuk majd befolyásolni a céltárgy abszorpciós tulajdonságait. Tanulmányozzuk a különböző monomer rétegek különböző arany nanorészecske sűrűséggel való szennyezésének viselkedését, figyelembevéve a plazmonok élettartamát egy kinetikus modell segítségével [2]. Az eredmények elengedhetetlenek lesznek jövőbeli kísérletek tervezéséhez az ELI-ALPS Szeged lézeres létesítményében.

[1] L.P Csernai, N. Kroo and I. Papp, Radiation dominated implosion with nanoplasmonics, Laser and Particle Beams, Volume 36, Issue 2, June 2018 , pp. 171-178

[2] I. Papp, L. Bravina, M. Csete, et al., Kinetic model evaluation of the resilience of plasmonic nanoantennas for laser-induced fusion, PRX Energy, Vol. 1, Iss. 2 (2022)