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人工智能怎样帮帮科学家寻找新粒子?

时间:2018-09-13 09:48:41 根源:新浪科技 评论:0 点击:0
  征采新基本粒子的进程中,物理学家老是需求对粒子的方法作出假设,但新的板滞进修算法却不必这么做。

  9月13日新闻,据海外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)可以一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台庞大的板滞可以会给实行天下带来惊喜,因为少数碰撞中,会发生少许比比皆是的东西。可是,如许的惊喜并没有什么法则可言,物理学家并不确实晓得要寻找什么。他们担忧,将数十亿次碰撞所取得的数据梳理成更易办理的数字时,可以会偶尔中删掉物理学新表面的证据。欧洲核子研讨中心(CERN)到场超环面仪器(ATLAS)实行的纽约大学粒子物理学家凯尔·克兰默(Kyle Cranmer)说:“我们老是担忧本人会把婴儿和洗浴水一同倒掉。”

  面临智能数据规约的挑衅,少许物理学家实验运用“深度神经收集”的板滞进修技能来开掘相似事情构成的数据海洋,寻找新的物理学现象。

  初阶运用案例中,深度神经收集通过研讨大宗标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,进修怎样区分猫和狗。然而,这种方法寻找新粒子时并不适用,因为物理学家无法为板滞供应他们从未睹过的东西的图片。于是,物理学家转而采用所谓的“弱监视进修”(weakly supervised learning)方法,即板滞从已知粒子开端,应用细化的新闻(比如总体上可以爆发的频率)来寻找稀有事情。

  本年5缘垒发外于科学预印本网站arxiv.org上的一篇论文中,三位研讨职员提出运用相关计谋对“撞击打猎”(bump hunting)举行扩展。这种经典的“粒子打猎”技能曾用于希格斯玻色子的发明。美国劳伦斯伯克利国家实行室的研讨者本·纳赫曼(Ben Nachman)外示,精细的思道是教练板滞数据汇合寻找稀有的改造。

  试念一下,我们可以猫狗实行的原理根底上做一个游戏:充满北美森林观察记载的数据汇合寻找新的动物物种。假设任何新的动物物种都偏向于聚集某个特定的地舆区域(与新粒子盘绕某个特定质料的看法相对应),那算法就应当可以通过临近区域的体系比较,将它们挑出来。假如加拿大不列颠哥伦比亚省恰恰有113只驯鹿,美国华盛顿州有19只驯鹿(即使数据汇合稀有百万只松鼠),那顺序也能没有直接研讨驯鹿的状况下,学会将驯鹿与松鼠区分开来。弱监视进修研讨者、俄勒冈大学的表面粒子物理学家说:“这不是魔术,但觉得像魔术相同。”

  比较之下,粒子物理学中的古板搜寻方法一般请求研讨职员对新现象是什么式样做出假设。他们会创立一个描画新粒子方法的模子。比如,一个新粒子可以有衰变成一大群已知粒子的趋势。只要定义了所要寻找的东西之后,他们才干计划出自定义的搜寻计谋。这项义务一般需求花费一个博士研讨生起码一年的时间,而纳赫曼认为,这一进程可以完毕得更速、更彻底。

  有研讨者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),可以搜寻恣意未知粒子的现稀有据,无论该粒子是衰变成两个同类型未知粒子,照旧两个同类型或差别类型已知粒子。应用常规的搜寻模子,LHC协作机贡ボ够需求起码20年时间来寻找后一种状况的可以性,而目前对前一种状况的搜寻仍没有任何结果。到场ATLAS项目标纳赫曼外示,CWoLa算法可以一次完毕通通这些义务。

  其他实行粒子物理学家也认为,这将是一个很有代价的项目。ATLAS项目中征采新粒子碰撞的物理学家凯特·帕查尔(Kate Pachal)说:“我们曾经剖析了许众可预测的区域,于是接下来我们要开端填脖デ些尚未剖析的角落,这是很主要的一个偏向。”客岁,她和少许同事就实验计划一种灵敏的软件,对一系列差别质料的粒子举行处理,但他们中没有人对板滞进修有足够的了解。“我念现是实验一下的时分了,”帕查尔说道。

  深度神经收集有期望倒霉于目前修模义务的数据中发明微妙的相关性。其他板滞进修技能曾经胜利进步了LHC举行特定义务的服从,比如识别由底夸克粒子发生的“喷注”。这项义务中,物理学家毫无疑问也会错过少许信号。加州大学欧文分校的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“他们把新闻遗留桌面上,而当你一个板滞上花了100亿美元,你不会念把新闻留桌子上。”

  不过,板滞进修确实充满了顺序将手臂混杂为哑铃的警示故事(以致另有更倒运的状况)。关于LHC,有人担忧板滞进修的“捷径”最终反应的是LHC板滞本身的种种小题目,而这些题目恰是实行物理学家起劲念要无视的。ATLAS项目标物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发明一个十分时,你认为它是新物理学打破呢,照旧探测器爆发了什么成心思的状况?”

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