人工智能如何帮助科学家寻找新粒子?

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  在搜寻新基本粒子的过程中,物理学家一个劲要能 对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却不用要能了 做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)要能在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器机会会给现实世界带来惊喜,机会在少数碰撞中,会产生一点前所未有的东西。并且,并且的惊喜并要能了 哪几个规律可言,物理学家不用确切知道要寻找哪几个。.我都 担心,在将数十亿次碰撞所获得的数据梳理成更易管理的数字时,机会会无意中删掉物理学新理论的证据。在欧洲核子研究中心(CERN)参与超环面仪器(ATLAS)实验的纽约大学粒子物理学家凯尔·克兰默(Kyle Cranmer)说:“.我都 一个劲担心一点人会把婴儿和洗澡水共同倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,一点物理学家尝试使用“淬硬层 神经网络”的机器学习技术来挖掘这类式件组成的数据海洋,寻找新的物理学问题报告 报告 。

  在初步使用案例中,淬硬层 神经网络通过研究极少量标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习怎样才能区分猫和狗。然而,什儿 土措施在寻找新粒子时不用适用,机会物理学家无法为机器提供.我都 从未见过的东西的图片。并且,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)土措施,即机器从已知粒子前一天刚始于,利用细化的信息(比如总体上机会所处的频率)来寻找罕见事件。

  在今年5月份发表于科学预印本网站arxiv.org上的一篇论文中,三位研究人员提出应用相关策略对“撞击狩猎”(bump hunting)进行扩展。什儿 经典的“粒子狩猎”技术曾用于希格斯玻色子的发现。美国劳伦斯伯克利国家实验室的研究者本·纳赫曼(Ben Nachman)表示,具体的思路是训练机器在数据集中寻找罕见的变化。

  试想一下,.我都 要能在猫狗实验的原理基础上做另一个 游戏:在充满北美森林观察记录的数据集中寻找新的动物物种。假设任何新的动物物种都倾向于聚集在某个特定的地理区域(与新粒子围绕某个特定质量的概念相对应),那算法就应该要能通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。机会加拿大不列颠哥伦比亚省刚好有113只驯鹿,美国华盛顿州有19只驯鹿(即使数据集蕴含数百万只松鼠),那线程池池运行要能在要能了 直接研究驯鹿的情况报告下,研究会将驯鹿与松鼠区分开来。弱监督学习研究者、俄勒冈大学的理论粒子物理学家说:“这全是魔术,但感觉像魔术一样。”

  相比之下,粒子物理学中的传统搜索土措施通常要求研究人员对新问题报告 报告 是哪几个样子做出假设。.我都 会创建另一个 描述新粒子行为的模型。类式,另一个 新粒子机会有衰变成一大群已知粒子的趋势。要能了在定义了所要寻找的东西前一天,.我都 要能设计出自定义的搜索策略。这项工作通常要能 花费另一个 博士研究生大约一年的时间,而纳赫曼认为,什儿 过程要能完成得减慢、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),要能搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成另一个 类式型未知粒子,还是另一个 类式型或不类式型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC协作协议机构机会要能 大约20年时间来寻找后并全是情况报告的机会性,而目前对前并全是情况报告的搜索仍要能了 任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法要能一次完成所有哪几个工作。

  一点实验粒子物理学家也认为,这将是另一个 很有价值的项目。在ATLAS项目中搜寻新粒子碰撞的物理学家凯特·帕查尔(Kate Pachal)说:“.我都 机会分析了一点可预测的区域,并且接下来.我都 要前一天刚始于填补哪几个尚未分析的角落,这是不得劲要的另一个 方向。”去年,她和一点同事就在尝试设计并全是灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行除理,但.我都 中要能了 人对机器学习有足够的了解。“我你要现在是尝试一下的前一天了,”帕查尔说道。

  淬硬层 神经网络有希望在不有助目前建模工作的数据中发现微妙的相关性。一点机器学习技术机会成功提高了LHC进行特定任务的下行速率 ,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无问题报告 报告 也会错过一点信号。加州大学欧文分校的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“.我都 把信息遗留在桌面上,而当你在另一个 机器上花了30亿美元,你不用想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习虽然充满了线程池池运行将手臂混淆为哑铃的警示故事(甚至还有更糟糕的情况报告)。对于LHC,村里人 担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器并全是的各种小问题报告 报告 ,而哪几个问题报告 报告 正是实验物理学家努力你要忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现另一个 异常时,你虽然它是新物理学突破呢,还是探测器所处了哪几个有意思的情况报告?”