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,物理学家一直都要对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却不需要没人做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)都可以 在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器却说要给现实世界带来惊喜,却说在少数碰撞中,会产生很多前所未有的东西。却说,原本的惊喜并没人有哪些规律可言,物理学家不需要确切知道要寻找有哪些。亲戚我们歌词 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,却说要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:“亲戚亲戚我们歌词 一直担心此人 会把婴儿和洗澡水一并倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,很多物理学家尝试使用“淬硬层 神经网络”的机器学习技术来挖掘同累似 件组成的数据海洋,寻找新的物理学现象。

  在初步使用案例中,淬硬层 神经网络通过研究大量标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习咋样区分猫和狗。然而,有一种方式在寻找新粒子时不需要适用,却说物理学家无法为机器提供亲戚我们歌词 从未见过的东西的图片。却说,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)方式,即机器从已知粒子却说刚开始,利用细化的信息(比如总体上却说位于的频率)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。有一种经典的“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,亲戚亲戚我们歌词 都可以 在猫狗实验的原理基础上做一一3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),那算法就应该都可以 通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。却说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(即使数据集中有 数百万只松鼠),那线程都可以在没人直接研究驯鹿的情况报告下,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方式通常要求研究人员对新现象是有哪些样子做出假设。亲戚我们歌词 会创建一一3个描述新粒子行为的模型。累似 ,一一3个新粒子却说有衰变成一大群已知粒子的趋势。没人在定义了所要寻找的东西却说,亲戚我们歌词 都可以设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需大概一一3个博士研究生大概一年的时间,而纳赫曼认为,有一种过程都可以 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),都可以 搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成一一3个累似 型未知粒子,还是一一3个累似 型或不累似 型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC合作方式方式机构却说都要大概20年时间来寻找后有一种情况报告的却说性,而目前对前有一种情况报告的搜索仍没人任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法都可以 一次完成所有有有哪些工作。

  很多实验粒子物理学家也认为,这将是一一3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:“亲戚亲戚我们歌词 却说分析了很多可预测的区域,却说接下来亲戚亲戚我们歌词 要却说刚开始填补有有哪些尚未分析的角落,这是一阵一阵要的一一3个方向。”去年,她和很多同事就在尝试设计有一种灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行正确处理,但亲戚我们歌词 中没人人对机器学习有足够的了解。“我都可以 要现在是尝试一下的却说了,”帕查尔说道。

  淬硬层 神经网络有希望在不促进目前建模工作的数据中发现微妙的相关性。很多机器学习技术却说成功提高了LHC进行特定任务的波特率,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无现象也会错过很多信号。加州大学欧文分校的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“亲戚我们歌词 把信息遗留在桌面上,而当你在一一3个机器上花了100亿美元,你不需要想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习着实充满了线程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,许多人担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器有一种的各种小现象,而有有哪些现象正是实验物理学家努力却说忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现一一3个异常时,你着实它是新物理学突破呢,还是探测器位于了有哪些有意思的情况报告?”