Искусственный интеллект продемонстрировал впечатляющие результаты в области анализа данных с БАК: нейросеть типа Neural Simulation-Based Inference (NSBI) успешно справилась с задачей, решение которой традиционными методами ожидалось не раньше чем через 15 лет. Особенно ярко её преимущества проявились в исследовании сложного квантового явления — интерференции.
Всё началось ещё в 2017 году, когда участник коллаборации ATLAS Айшик Гош получил задание разработать метод детектирования бозона Хиггса — фундаментальной частицы, отвечающей за массу других элементарных частиц. Хотя бозон Хиггса был впервые обнаружен в 2012 году, процесс его изучения оказался крайне сложным из-за множества возможных сценариев распада и трудностей в интерпретации «молчаливых» сигналов, то есть ситуаций, когда частица не оставляет прямых следов.
Проблему усугубляла квантовая интерференция — эффект, при котором разные пути распада мешают друг другу подобно волнам, накладывающимся в пространстве. Из-за многомерности и взаимозависимости процессов стандартный подход, изучающий распады по отдельности, не давал полной картины.
Прорыв стал возможен благодаря применению NSBI — нейросетевого алгоритма, моделирующего всё множество возможных взаимодействий одновременно. Такой системный подход оказался значительно точнее традиционного анализа.
К концу 2024 года команда ATLAS опубликовала две научные работы: одна посвящена самой методике, вторая — новым результатам анализа данных с БАК. Характеристики бозона Хиггса, полученные с помощью нейросети, превзошли по точности все предыдущие измерения.
«Одна из забавных особенностей этого метода, который Айшик так сильно продвигал, заключается в том, что каждый раз, когда мы делаем прогноз — вот насколько хорошо мы будем работать через 15 лет, — мы подчистую разбиваем эти прогнозы. Так что сейчас нам приходится переделывать набор прогнозов, потому что мы уже сегодня достигли наших старых прогнозов на 15 лет вперёд», - признаются участники проекта.
Всё началось ещё в 2017 году, когда участник коллаборации ATLAS Айшик Гош получил задание разработать метод детектирования бозона Хиггса — фундаментальной частицы, отвечающей за массу других элементарных частиц. Хотя бозон Хиггса был впервые обнаружен в 2012 году, процесс его изучения оказался крайне сложным из-за множества возможных сценариев распада и трудностей в интерпретации «молчаливых» сигналов, то есть ситуаций, когда частица не оставляет прямых следов.
Проблему усугубляла квантовая интерференция — эффект, при котором разные пути распада мешают друг другу подобно волнам, накладывающимся в пространстве. Из-за многомерности и взаимозависимости процессов стандартный подход, изучающий распады по отдельности, не давал полной картины.
Прорыв стал возможен благодаря применению NSBI — нейросетевого алгоритма, моделирующего всё множество возможных взаимодействий одновременно. Такой системный подход оказался значительно точнее традиционного анализа.
К концу 2024 года команда ATLAS опубликовала две научные работы: одна посвящена самой методике, вторая — новым результатам анализа данных с БАК. Характеристики бозона Хиггса, полученные с помощью нейросети, превзошли по точности все предыдущие измерения.
«Одна из забавных особенностей этого метода, который Айшик так сильно продвигал, заключается в том, что каждый раз, когда мы делаем прогноз — вот насколько хорошо мы будем работать через 15 лет, — мы подчистую разбиваем эти прогнозы. Так что сейчас нам приходится переделывать набор прогнозов, потому что мы уже сегодня достигли наших старых прогнозов на 15 лет вперёд», - признаются участники проекта.
