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,物理学家无缘无故只能对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却不要那么做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)都只能在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器因此 会给现实世界带来惊喜,因此 在少数碰撞中,会产生因此 前所未有的东西。因此 ,原来的惊喜并那么你这个 规律可言,物理学家并不确切知道要寻找你这个 。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,因此 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:“亲们无缘无故担心本人会把婴儿和洗澡水一块儿倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,因此 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,寻找新的物理学疑问。

  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,学习要怎样区分猫和狗。然而,你这个 依据在寻找新粒子时并不适用,因此 物理学家无法为机器提供亲们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)依据,即机器从已知粒子结束了,利用细化的信息(比如总体上因此 占据 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。你这个 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,亲们都只能在猫狗实验的原理基础上做另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),那算法就应该都只能通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。因此 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),那守护线程不能在那么直接研究驯鹿的状况下,學會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:“这都在魔术,但感觉像魔术一样。”

  相比之下,粒子物理学中的传统搜索依据通常要求研究人员对新疑问是你这个 样子做出假设。亲们会创建另5个 描述新粒子行为的模型。类式,另5个 新粒子因此 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就让,亲们不能设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需相当于另5个 博士研究生相当于一年的时间,而纳赫曼认为,你这个 过程都只能完成得更快、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),都只能搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成另5个 类式型未知粒子,还是另5个 类式型或不类式型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC合作依据依据机构因此 只能相当于20年时间来寻找后某种状况的因此 性,而目前对前某种状况的搜索仍那么任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法都只能一次完成所有你这个 工作。

  因此 实验粒子物理学家也认为,这将是另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:“亲们因此 分析了因此 可预测的区域,因此 接下来亲们要结束了填补你这个 尚未分析的角落,这是一阵一阵要的另5个 方向。”去年,她和因此 同事就在尝试设计某种灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行防止,但亲们中那么人对机器学习有足够的了解。“我我应该 现在是尝试一下的就让了,”帕查尔说道。

  淬硬层 神经网络有希望在不有利于目前建模工作的数据中发现微妙的相关性。因此 机器学习技术因此 成功提高了LHC进行特定任务的下行速度 ,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无疑问也会错过因此 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:“亲们把信息遗留在桌面上,而当你在另5个 机器上花了1000亿美元,你不要想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习我我其实充满了守护线程将手臂混淆为哑铃的警示故事(甚至还有更糟糕的状况)。对于LHC,一群人担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器某种的各种小疑问,而你这个 疑问正是实验物理学家努力我应该 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5个 异常时,你我其实它是新物理学突破呢,还是探测器占据 了你这个 有意思的状况?”