خط إنتاج تندفع عبره 30 مليون رسالة كل ثانية، ويجب على المراقب أن يقرر فورًا ما بداخلها: حمولة ثمينة أم نفايات. في مصادم الهادرونات الكبير، هذا الخط هو نظام الإثارة لتجربة LHCb، الذي ينتقي الاضمحلالات النادرة للجسيمات وسط مليارات التصادمات. سابقًا، كان المراقب عبارة عن مجموعة قواعد بسيطة: إذا تجاوزت الإشارة عتبة معينة، فهذا يعني أن الجسيم يشبه الميون أو الإلكترون. لكن القواعد كانت تسمح بمرور الكثير من النفايات، وأحيانًا كانت الإشارات الثمينة تضيع.

الآن، حلت الشبكات العصبية محل القواعد، وهي مراقبون قابلون للتعلم يرون ليس فقط مؤشرًا واحدًا، بل الصورة كاملة. لمنع الشبكة من الانشغال بالضوضاء واعتبار التقلبات العشوائية إشارات، تم تقييد حساسيتها: حتى لو تغيرت البيانات المدخلة قليلاً، لن يتأثر المخرج. هذا مثل مراقب بيد ثابتة لا يرتجف عند كل حفيف. الشبكات صغيرة جدًا: حوالي 500 معامل، أي ما يعادل 2 كيلوبايت تقريبًا بدقة مفردة. وهي تضيف فقط 24-28 بايت من البيانات لكل مسار.

قبل هذا العمل، كان من غير الواضح ما إذا كان يمكن دمج تحديد اللبتونات بالشبكات العصبية في الميزانية الصارمة لوحدة معالجة الرسوميات في نظام الإثارة دون فقدان السرعة والموثوقية. الآن ثبت أنه ممكن. مع نفس كفاءة الإشارة، تكبت الشبكات العصبية الخلفية بشكل أفضل من الخوارزميات العتبية السابقة في جميع المناطق الحركية المدروسة، مع استهلاك أقل من 1% من زمن وحدة معالجة الرسوميات. أصبح المراقب على الخط أكثر ذكاءً، لكنه لم يفقد ثبات يده.