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人工智能如何帮助科学家寻找新粒子?

光阴:2019-05-17 09:48:41 来源:新浪科技 评论:0 点击:0
  在搜寻新基本粒子的过程中,物理学家老是必要对粒子的行为作出假设,但新的机械学习算法却不用这么做。

  9月13日消息,据外洋媒体报导,大型强子对撞机(LHC)可以或许或许在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台弘大的机械可能会给实际世界带来欣喜,因为在少数碰撞中,会发生一些前所未有的东西。但是,如许的欣喜并没有什么规律可言,物理学家并不确切知道要寻找什么。他咱咱们担心,在将数十亿次碰撞所获得的数据梳理成更易办理的数字时,可能会无意中删掉物理学新实践的证据。在欧洲核子研究中央(CERN)介入超环面仪器(ATLAS)试验的纽约大学粒子物理学家凯尔·克兰默(Kyle Cranmer)说:“咱咱咱们老是担心自己会把婴儿和洗澡水一路倒掉。”

  面对智能数据规约的挑衅,一些物理学家尝试应用“深度神经网络”的机械学习技术来发掘相似事件构成的数据海洋,寻找新的物理学现象。

  在开端应用案例中,深度神经网络颠末过程研究大批标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习如何区分猫和狗。然而,这种办法在寻找新粒子时并不适用,因为物理学家无法为机械供给他咱咱们从未见过的东西的图片。因此,物理学家转而采纳所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)办法,即机械从已知粒子开端,利用细化的信息(比如全体上可能发生的频率)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,三位研究职员提出应用相干战略对“撞击狩猎”(bump hunting)停止扩大。这种经典的“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度试验室的研究者本·纳赫曼(Ben Nachman)表示,详细的思绪是训练机械在数据会合寻找罕见的变更。

  试想一下,咱咱咱们可以或许在猫狗试验的原理基础上做一个游戏:在充斥北美丛林观察记载的数据会合寻找新的植物物种。假设任何新的植物物种都偏向于丛聚在某个特定的地舆地区(与新粒子环抱某个特定品格的概念相对应),那算法就应该可以或许颠末过程邻近地区的体系比较,将它咱咱们挑进去。如果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(即使数据会合有数百万只松鼠),那程序也能在没有间接研究驯鹿的环境下,学会将驯鹿与松鼠区分开来。弱监督学习研究者、俄勒冈大学的实践粒游锢硌Ъ宜:“这不是魔术,但感觉像魔术一样。”

  相比之下,粒子物理学中的传统搜索办法通常请求研究职员对新现象是什么样子做出假设。他咱咱们会创建一个描述新粒子行为的模子。例如,一个新粒子可能有衰变成一大群已知粒子的趋向。只要在定义了所要寻找的东西之后,他咱咱们能力设计出自定义的搜索计谋。这项工作通常必要花费一个博士研究生至少一年的光阴,而纳赫曼认为,这一过程可以或许或许实现得更快、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),可以或许或许搜索任意未知粒子的现有数据,不管该粒子是衰变成两个同范例未知粒子,还是两个同范例或分歧范例已知粒子。利用常规的搜索模子,LHC合作机构可能必要至少20年光阴来寻找后一种环境的可能性,而目前对前一种环境的搜索仍没有任何结果。介入ATLAS项偏向纳赫曼表示,CWoLa算法可以或许或许一次实现统统这些工作。

  其余试验粒子物理学家也认为,这将是一个很有价值的项目。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:“咱咱咱们已经阐发了很多可预测的地区,因此接下来咱咱咱们要开端填补那些尚未阐发的角落,这是很重要的一个偏向。”去年,她和一些共事就在尝试设计一种机动的软件,对一系列分歧品格的粒子停止处理,但他咱咱们中没有人对机械学习有足够的了解。“我想如今是尝试一下的时候了,”帕查尔说道。

  深度神经网络有盼望在不利于目前建模工作的数据中发现微妙的相干性。其余机械学习技术已经胜利提高了LHC停止特定任务的效力,比如辨认由底夸克粒子发生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无疑问也会错过一些信号。加州大学欧文中的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“他咱咱们把信息遗留在桌面上,而当你在一个机械上花了100亿美元,你不会想把信息留在桌子上。”

  不过,机械学习确切充斥了程序将手臂混淆为哑铃的警示故事(甚至另有更糟糕的环常。对付LHC,有人担心机械学习的“捷径”最终反映的是LHC机械自己的各种小成就,而这些成就恰是试验物理学家极力想要忽视的。ATLAS项偏向物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现一个异常时,你觉得它是新物理学打破呢,还是探测器发生了什么有意思的环常”

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