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,物理学家一直需用对粒子的行为作出假设,但新的机器学习算法却前会没有做。

  9月13日消息,据国外媒体报道,大型强子对撞机(LHC)可不需用在一秒钟之内撞击十亿对质子。有时,这台巨大的机器不可能 会给现实世界带来惊喜,不可能 在少数碰撞中,会产生这名 前所未有的东西。然后 ,原本的惊喜并没有什么规律可言,物理学家无须确切知道要寻找什么。朋友担心,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,不可能 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:“朋友一直担心当事人会把婴儿和洗澡水并肩倒掉。”

  面对智能数据规约的挑战,这名 物理学家尝试使用“角度神经网络”的机器学习技术来挖掘类事事件组成的数据海洋,寻找新的物理学难题图片。

  在初步使用案例中,角度神经网络通过研究絮状标记为“猫”的图片和标记为“狗”的图片,学习要怎样区分猫和狗。然而,这名 法子在寻找新粒子时无须适用,不可能 物理学家无法为机器提供朋友从未见过的东西的图片。然后 ,物理学家转而采用所谓的“弱监督学习”(weakly supervised learning)法子,即机器从已知粒子现在开使,利用细化的信息(比如总体上不可能 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,三位研究人员提出应用相关策略对“撞击狩猎”(bump hunting)进行扩展。这名 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,朋友可不需用在猫狗实验的原理基础上做原本游戏: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),那算法就应该可不需用通过邻近区域的系统比较,将它们挑出来。不可能 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(即使数据集含有数百万只松鼠),那进程运行并能在没有直接研究驯鹿的情形下,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:“这算不算 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法子通常要求研究人员对新难题图片是什么样子做出假设。朋友会创建原本描述新粒子行为的模型。类事,原本新粒子不可能 有衰变成一大群已知粒子的趋势。只有在定义了所要寻找的东西然后 ,朋友并能设计出自定义的搜索策略。这项工作通常需为宜原本博士研究生为宜一年的时间,而纳赫曼认为,这名 过程可不需用完成得快一点 、更彻底。

  有研究者提出了CWoLa算法,即无标签分类(Classification Without Labels),可不需用搜索任意未知粒子的现有数据,无论该粒子是衰变成原本类事型未知粒子,还是原本类事型或不类事型已知粒子。利用常规的搜索模型,LHC企业协作机构不可能 需用为宜20年时间来寻找后有某种情形的不可能 性,而目前对前有某种情形的搜索仍没有任何结果。参与ATLAS项目的纳赫曼表示,CWoLa算法可不需用一次完成所有什么工作。

  这名 实验粒子物理学家也认为,这将是原本很有价值的项目。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:“朋友不可能 分析了这名 可预测的区域,然后 接下来朋友要现在开使填补什么尚未分析的角落,这是有点痛 要的原本方向。”去年,她和这名 同事就在尝试设计有某种灵活的软件,对一系列不同质量的粒子进行除理,但朋友中没有人对机器学习有足够的了解。“我想现在是尝试一下的然后 了,”帕查尔说道。

  角度神经网络有希望在不能助 目前建模工作的数据中发现微妙的相关性。这名 机器学习技术不可能 成功提高了LHC进行特定任务的强度,比如识别由底夸克粒子产生的“喷注”。在这项工作中,物理学家毫无难题图片也会错过这名 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:“朋友把信息遗留在桌面上,而当你在原本机器上花了30亿美元,你前会想把信息留在桌子上。”

  不过,机器学习随便说说充满了进程运行将手臂混淆为哑铃的警示故事(甚至还有更糟糕的情形)。对于LHC,一帮人担心机器学习的“捷径”最终反映的是LHC机器有某种的各种小难题图片,而什么难题图片正是实验物理学家努力然后 忽视的。ATLAS项目的物理学家蒂尔·艾费特(Till Eifert)问道:“当你发现原本异常时,你随便说说它是新物理学突破呢,还是探测器发生了什么有意思的情形?”