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,物理学家经常需用对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却不要再不出做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)还可以在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器将会会给现实世界带来惊喜,将会在少数碰撞中,会产生其他前所未有的东西。而且,事先的惊喜并没哪些地方地方规律可言,物理学家暂且确切知道要寻找哪些地方。亲们担心,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,将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:“亲们经常担心买车人会把婴儿和洗澡水一齐倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,其他物理学家尝试使用“深度神经网络”的机器学习技术来挖掘相似事件组成的数据海洋,寻找新的物理学问题。

  在初步使用案例中,深度神经网络通过研究絮状标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习怎样区分猫和狗。然而,五种土依据 在寻找新粒子时暂且适用,将会物理学家无法为机器提供亲们从未见过的东西的图片。而且,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)土依据 ,即机器从已知粒子开始 ,利用细化的信息(比如总体上将会趋于稳定的频率)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。五种经典的“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,亲们还可以在猫狗实验的原理基础上做一个多多 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),那算法就应该还可以通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。将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(即使数据集带有数百万只松鼠),那线程池池要能在不出直接研究驯鹿的情况报告下,医学会 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:“这全部都是魔术,但感觉像魔术一样。”

  相比之下,粒子物理学中的传统搜索土依据 通常要求研究人员对新问题是哪些地方样子做出假设。亲们会创建一个多多 描述新粒子行为的模型。相似,一个多多 新粒子将会有衰变成一大群已知粒子的趋势。非要在定义了所要寻找的东西事先,亲们要能设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需最少一个多多 博士研究生最少一年的时间,而纳赫曼认为,五种过程还可以完成得调慢、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),还可以搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成一个多多 相似型未知粒子,还是一个多多 相似型或不相似型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC商务商务合作机构将会需用最少20年时间来寻找后五种情况报告的将会性,而目前对前五种情况报告的搜索仍不出任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法还可以一次完成所哪些地方地方地方工作。

  其他实验粒子物理学家也认为,这将是一个多多 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:“亲们将会分析了其他可预测的区域,而且接下来亲们要开始 填补哪些地方地方尚未分析的角落,这是有点痛 要的一个多多 方向。”去年,她和其他同事就在尝试设计五种灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行处置,但亲们中不出人对机器学习有足够的了解。“帮我现在是尝试一下的事先了,”帕查尔说道。

  深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。其他机器学习技术将会成功提高了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,物理学家毫无问题也会错过其他信号。加州大学欧文分校的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“亲们把信息遗留在桌面上,而当你在一个多多 机器上花了1150亿美元,你不要再想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习着实充满了线程池池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,其他同学担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器五种的各种小问题,而哪些地方地方问题正是实验物理学家努力你会忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现一个多多 异常时,你着实它是新物理学突破呢,还是探测器趋于稳定了哪些地方有意思的情况报告?”