Физика элементарных частиц — это раздел физики, изучающий фундаментальные составляющие материи и излучения, а также взаимодействие между ними. Исследование включает использование ускорителей частиц, которые используют электрическое поле для ускорения заряженных частиц, которые затем разбиваются о цель или частицу, циркулирующую в противоположном направлении. Изучение этих столкновений дает нам представление о работе нашего мира на самом фундаментальном уровне.
С другой стороны, машинное обучение (МО) — это наука о том, как заставить компьютеры учиться и действовать, как люди, и улучшать свое обучение с течением времени в автономном режиме, передавая им данные и информацию в форме наблюдений и реальных взаимодействий. .
Итак, что же может быть общего у этих двух, казалось бы, разных предметов друг с другом?
Если вы угадали Данные, то поздравляю, вы на пути в ЦЕРН :)
Шутки в сторону, ЦЕРН производит огромное количество данных каждый день. Согласно официальному сайту ЦЕРН, ЦЕРН производит 1 петабайт (1 миллион гигабайт) данных каждый день. Что делать с этим огромным объемом данных?
Мы должны обработать данные, чтобы сделать осмысленные выводы из этого огромного количества сгенерированных данных. Именно здесь вступают в действие алгоритмы машинного обучения.
От стимуляции детектора до реконструкции частиц, маркировки и т. Д. ML сыграл огромную роль в развитии области.
Стандартная модель физики элементарных частиц, которая описывает различные взаимодействия между различными фундаментальными частицами (кроме гравитационного взаимодействия), требует триллионов вынужденных столкновений, чтобы достичь статистической точности для подтверждения гипотезы теории. Это требует огромной вычислительной мощности, которая упрощается за счет использования алгоритмов ML.
Многие частицы, образующиеся при столкновениях в детекторах частиц, чрезвычайно короткоживущие (например, бозон Хиггса распадается примерно за 10–22 секунды), что дает очень меньше времени для непосредственного наблюдения за частицами. Вместо этого для определения свойств можно использовать продукты распада исходной частицы. Алгоритмы машинного обучения используются для реконструкции таких короткоживущих частиц.
Еще одна интересная область — это глубокое обучение (ГО), подполе МО, которое включает в себя наличие многоуровневых структур, которые можно использовать для обучения на основе данных и делать выводы из данных, которые постоянно совершенствуются, как это делал бы человеческий мозг. (Например — искусственные нейронные сети (ИНС)) Это обеспечивает более эффективные способы выполнения различных задач, таких как реконструкция частиц и т. д., с более эффективными алгоритмами и большей чувствительностью в измерениях.
Машинное обучение и глубокое обучение играют очень важную роль в современном мире, изменяя наш взгляд на мир и предоставляя нам такие технологии, как беспилотные автомобили, обнаружение мошенничества, услуги в сфере здравоохранения и т. д. В этой области он проник и в физику элементарных частиц, изменив способ проведения экспериментов по физике элементарных частиц.
Но также важно понимать, что это улица с двусторонним движением. Идеи физики могут помочь лучше понять, как работают машинное обучение и глубокое обучение, и, возможно, разработать более совершенные сетевые архитектуры для дальнейшего продвижения в этой области.
В целом, если вам интересно понять, как устроен мир на фундаментальном уровне и из каких фундаментальных частиц он состоит, физика элементарных частиц — это НАСТОЯЩАЯ область для вас.
Ссылки
1. Информационный документ сообщества "Машинное обучение в физике высоких энергий"
https://indico.cern.ch/event/567550/papers/2656686/files/6959-HEPML_CWP_ACAT.pdf
