Российские инженеры из ВШЭ и Яндекса собрали систему искусственного интеллекта, позволяющую ускорить анализ поведения частиц в Большом адронном коллайдере (БАК). Нейросеть позволит науке быстрее открывать новые, еще не известные частицы, пишет РИА «Новости» со ссылкой на исследование, опубликованное в журнале NIMA.
Искусственный интеллект для БАК создан по модели GAN-сетей — двух соперничающих между собой нейросетей, одна из которых предлагает различные варианты решения задачи, а другая проверяет ее. Согласно статистике, такой искусственный интеллект намного сложнее разработать, однако работает он эффективнее обычных нейросетей.
Удивительно, как методы, разрабатываемые, грубо говоря, для генерации реалистичных фотографий котов, позволяют на несколько порядков ускорить физические расчеты.
Аспирант ВШЭ Никита Казеев
GAN-сеть для БАК предназначена для ускорения поиска частиц, возникающих в детекторе. Каждую секунду в коллайдере в результате столкновения возникают миллиарды частиц, большая часть из которых уже известна ученым. На сегодняшний день физики могут анализировать только небольшую часть полученных данных из-за гигантского объема этой статистики.
Во время тестирования искусственного интеллекта ученые взяли оптоволоконные детекторы, применявшиеся на эксперименте BaBar для поиска возможных объяснений того, почему антиматерия почти полностью отсутствует во Вселенной.
Нейросети от ВШЭ и Яндекса правильно предсказали, какие частицы должны возникать в детекторе и как это может происходить. При этом искусственный интеллект ускорил процесс расчетов в 80 раз. В дальнейшем его будут использовать при анализе других данных с БАК после его обновления в 2021 году.
Врезка
Недавно стало известно, что китайские инженеры из Института физики высоких энергий планируют построить самый мощный в мире коллайдер к 2030 году — в семь раз больше БАК. К 2040 году для продления службы электрон-позитронного ускорителя он будет модернизирован до протон-протонного коллайдера.