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,物理学家老会 前要对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却无需越来越做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)也能在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器之后 会给现实世界带来惊喜,之后 在少数碰撞中,会产生某些前所未有的东西。之后 ,原先的惊喜并越来越那些规律可言,物理学家无需确切知道要寻找那些。亲戚某些人担心,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,之后 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:“亲戚亲戚某些人老会 担心当时人会把婴儿和洗澡水并肩倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,某些物理学家尝试使用“高度神经网络”的机器学习技术来挖掘类似事件组成的数据海洋,寻找新的物理学什么的什么的问题 。

  在初步使用案例中,高度神经网络通过研究少量标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习如何区分猫和狗。然而,某些土土办法在寻找新粒子时无需适用,之后 物理学家无法为机器提供亲戚某些人从未见过的东西的图片。之后 ,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)土土办法,即机器从已知粒子之后 始于,利用细化的信息(比如总体上之后 趋于稳定的频率)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。某些经典的“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,亲戚亲戚某些人也能在猫狗实验的原理基础上做原先游戏: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),那算法就应该也能通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。之后 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(即使数据集中含数百万只松鼠),那程序运行运行也能在越来越直接研究驯鹿的情况汇报下,协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:“这也有 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土办法通常要求研究人员对新什么的什么的问题 是那些样子做出假设。亲戚某些人会创建原先描述新粒子行为的模型。类似,原先新粒子之后 有衰变成一大群已知粒子的趋势。只能在定义了所要寻找的东西之后 ,亲戚某些人也能设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需合适原先博士研究生合适一年的时间,而纳赫曼认为,某些过程也能完成得放慢、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),也能搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成原先类似型未知粒子,还是原先类似型或不类似型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC公司合作 协议机构之后 前要合适20年时间来寻找后某些情况汇报的之后 性,而目前对前某些情况汇报的搜索仍越来越任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法也能一次完成所有那些工作。

  某些实验粒子物理学家也认为,这将是原先很有价值的项目。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:“亲戚亲戚某些人之后 分析了某些可预测的区域,之后 接下来亲戚亲戚某些人要之后 始于填补那些尚未分析的角落,这是特别要的原先方向。”去年,她和某些同事就在尝试设计某些灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行避免,但亲戚某些人中越来越人对机器学习有足够的了解。“我我愿意 现在是尝试一下的之后 了,”帕查尔说道。

  高度神经网络有希望在不助于目前建模工作的数据中发现微妙的相关性。某些机器学习技术之后 成功提高了LHC进行特定任务的传输传输速率,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无什么的什么的问题 也会错过某些信号。加州大学欧文分校的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“亲戚某些人把信息遗留在桌面上,而当你在原先机器上花了1150亿美元,你无需想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习嘴笨 充满了程序运行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汇报)。对于LHC,其他同学担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器某些的各种小什么的什么的问题 ,而那些什么的什么的问题 正是实验物理学家努力我愿意忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现原先异常时,你嘴笨 它是新物理学突破呢,还是探测器趋于稳定了那些有意思的情况汇报?”