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,物理学家老会 非要对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却不让没有做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)有利于在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器就让会给现实世界带来惊喜,就让在少数碰撞中,会产生有些前所未有的东西。就让,原本的惊喜并没哪些规律可言,物理学家从不确切知道要寻找哪些。大伙儿担心,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,就让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:“大伙儿老会 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,有些物理学家尝试使用“深度图神经网络”的机器学习技术来挖掘这类 事件组成的数据海洋,寻找新的物理学疑问图片。

  在初步使用案例中,深度图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,学习怎么区分猫和狗。然而,某种依据在寻找新粒子时从不适用,就让物理学家无法为机器提供大伙儿从未见过的东西的图片。就让,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)依据,即机器从已知粒子开始英语 英语 ,利用细化的信息(比如总体上就让处在的频率)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。某种经典的“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,大伙儿有利于在猫狗实验的原理基础上做2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),那算法就应该有利于通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。就让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(即使数据集暗含数百万只松鼠),那应用进程有利于在没有直接研究驯鹿的情况下,针灸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:“这非要魔术,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图片是哪些样子做出假设。大伙儿会创建2个描述新粒子行为的模型。这类 ,2个新粒子就让有衰变成一大群已知粒子的趋势。非要在定义了所要寻找的东西就让,大伙儿有利于设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需共要2个博士研究生共要一年的时间,而纳赫曼认为,某种过程有利于完成得减慢、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),有利于搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成2个这类 型未知粒子,还是2个这类 型或不这类 型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC合作协议协议机构就让非要共要20年时间来寻找后某种情况的就让性,而目前对前某种情况的搜索仍没有任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法有利于一次完成所哪些工作。

  有些实验粒子物理学家也认为,这将是2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:“大伙儿就让分析了有些可预测的区域,就让接下来大伙儿要开始英语 英语 填补哪些尚未分析的角落,这是不得劲要的2个方向。”去年,她和有些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出理 ,但大伙儿中没有人对机器学习有足够的了解。“你都能不能现在是尝试一下的就让了,”帕查尔说道。

  深度图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。有些机器学习技术就让成功提高了LHC进行特定任务的带宽单位,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无疑问图片也会错过有些信号。加州大学欧文分校的粒子物理学家丹尼尔·怀特森(Daniel Whiteson)说:“大伙儿把信息遗留在桌面上,而当你在2个机器上花了60 亿美元,你不让想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习觉得充满了应用进程将手臂混淆为哑铃的警示故事(甚至还有更糟糕的情况)。对于LHC,村里人 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图片,而哪些疑问图片正是实验物理学家努力你都能不能忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现2个异常时,你觉得它是新物理学突破呢,还是探测器处在了哪些有意思的情况?”