GSI 헬름홀츠 중이온연구소와 풀다 응용과학대학교는 입자가속기 검출기에서 여러 입자 신호가 짧은 시간에 겹치는 파일업 문제를 AI로 처리하는 기술을 제시했다. 연구진은 10GSPS급 고속 데이터에 맞춰 합성곱 신경망(CNN) 추론을 FPGA 하드웨어에 직접 구현했다. 이 방식은 검출기 펄스가 겹친 상황에서도 각 입자의 위치와 도착시간을 실시간으로 추정하도록 설계됐다. 대상은 GSI의 SIS18 싱크로트론에서 실험 장치로 전달되는 스필 구간의 입자 추적이다.
핵심은 데이터를 외부 CPU나 GPU로 보내지 않고 디지타이저 내부 FPGA에서 바로 처리했다는 점이다. 연구에는 10GSPS 샘플링과 AMD 킨텍스 울트라스케일 KU115 FPGA를 탑재한 텔레다인 SP 디바이스 ADQ35가 사용됐고, 300ns의 결정론적 지연시간으로 초당 120Gbit 데이터를 처리했다. 기존의 다중 임계값 검출이나 국소 최대값 검색은 겹친 펄스가 많을 때 개별 입자 구분에 한계가 있었는데, 이번 방식은 파일업 상태에서도 스필 전체를 실시간으로 재구성할 수 있도록 해 빔 제어와 검출 처리의 제약을 줄이는 데 의미가 있다.