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,物理学家一直需用对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却不需要还可以 了 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,这台巨大的机器不可能 会给现实世界带来惊喜,不可能 在少数碰撞中,会产生因此 前所未有的东西。因此 ,原来的惊喜并还可以 了 哪几种规律可言,物理学家从不确切知道要寻找哪几种。朋友担心,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,不可能 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:“朋友一直担心我本人会把婴儿和洗澡水同时倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,因此 物理学家尝试使用“高度神经网络”的机器学习技术来挖掘相似事件组成的数据海洋,寻找新的物理学哪几种的难题。

  在初步使用案例中,高度神经网络通过研究血块标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习如保区分猫和狗。然而,一种法子在寻找新粒子时从不适用,不可能 物理学家无法为机器提供朋友从未见过的东西的图片。因此 ,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)法子,即机器从已知粒子刚刚刚刚现在开始,利用细化的信息(比如总体上不可能 地处的频率)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。一种经典的“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,朋友还可以 在猫狗实验的原理基础上做有一一5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),那算法就应该还可以 通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。不可能 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tcp连接还可以 在还可以 了 直接研究驯鹿的情況下,法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:“这有的是魔术,但感觉像魔术一样。”

  相比之下,粒子物理学中的传统搜索法子通常要求研究人员对新哪几种的难题是哪几种样子做出假设。朋友会创建有一一5个 描述新粒子行为的模型。相似,有一一5个 新粒子不可能 有衰变成一大群已知粒子的趋势。还可以 了在定义了所要寻找的东西刚刚,朋友还可以 设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需至少有一一5个 博士研究生至少一年的时间,而纳赫曼认为,一种过程还可以 完成得很快、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有一一5个 相似型未知粒子,还是有一一5个 相似型或不相似型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC战略公司合作 机构不可能 需用至少20年时间来寻找后一种情況的不可能 性,而目前对前一种情況的搜索仍还可以 了 任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法还可以 一次完成所有哪几种工作。

  因此 实验粒子物理学家也认为,这将是有一一5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:“朋友不可能 分析了因此 可预测的区域,因此 接下来朋友要刚刚刚刚现在开始填补哪几种尚未分析的角落,这是特别要的有一一5个 方向。”去年,她和因此 同事就在尝试设计一种灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行出理 ,但朋友中还可以 了 人对机器学习有足够的了解。“我想现在是尝试一下的刚刚了,”帕查尔说道。

  高度神经网络有希望在不能助 目前建模工作的数据中发现微妙的相关性。因此 机器学习技术不可能 成功提高了LHC进行特定任务的效率单位,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无哪几种的难题也会错过因此 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:“朋友把信息遗留在桌面上,而当你在有一一5个 机器上花了1150亿美元,你不需要想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习真是充满了tcp连接将手臂混淆为哑铃的警示故事(甚至还有更糟糕的情況)。对于LHC,许多人担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器一种的各种小哪几种的难题,而哪几种哪几种的难题正是实验物理学家努力想要忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现有一一5个 异常时,你真是它是新物理学突破呢,还是探测器地处了哪几种有意思的情況?”