Физика будущего: как ИИ ускоряет поиск ответов на фундаментальные вопросы
Мир элементарных частиц — это мир хаоса и непредсказуемости. В мощных ускорителях, таких как Большой адронный коллайдер, частицы сталкиваются с огромной силой, порождая каскады вторичных частиц. Эти каскады — словно отпечатки пальцев, по которым физики пытаются восстановить картину произошедшего и узнать больше о фундаментальных законах природы.
Но как разобраться в этом хаосе? Как отделить «зерна от плевел» и выделить по-настоящему интересные события, которые могут привести к новым открытиям?
До недавнего времени эту задачу решали с помощью классических алгоритмов, которые за доли секунды реконструировали треки частиц и оценивали, стоит ли сохранять данные о столкновении для дальнейшего анализа.
Однако физика высоких энергий не стоит на месте. Эксперименты становятся всё сложнее, энергии столкновений — выше, а количество данных, получаемых с детекторов, — всё больше. Классические алгоритмы уже не справляются с таким потоком информации.
И тут на помощь приходит искусственный интеллект.
Ученые из Института ядерной физики Польской академии наук (IFJ PAN) разработали глубокую нейронную сеть, способную реконструировать треки частиц с точностью, сравнимой с классическими алгоритмами.
«Наша нейронная сеть — это сложная система, состоящая из множества interconnected «нейронов», которые имитируют работу человеческого мозга», — объясняет профессор Марчин Кухарчик. — «Мы обучили сеть на основе данных, полученных в результате компьютерного моделирования столкновений частиц. В процессе обучения сеть научилась распознавать паттерны и выделять из них те, которые соответствуют трекам частиц».
Обучение нейронной сети — процесс длительный и ресурсоемкий. Но как только сеть обучена, она может работать практически мгновенно, что крайне важно для обработки огромного потока данных с ускорителей.
«Мы с оптимизмом смотрим на возможность использования нейронных сетей в реальных экспериментах», — говорит профессор Кухарчик. — «Это может открыть новую эру в методах детектирования частиц и привести к новым открытиям в физике высоких энергий».
Одним из первых экспериментов, где нейронная сеть IFJ PAN может быть использована, станет MUonE, который изучает рассеяние мюонов на электронах. Цель эксперимента — получить более точные данные о так называемой адронной поправке, которая влияет на предсказания Стандартной модели.
Более точное значение адронной поправки позволит физикам с большей уверенностью говорить о расхождениях между теорией и экспериментом, что может указывать на существование новой, пока неизвестной физики.
Эксперимент MUonE — это лишь один из примеров того, как искусственный интеллект меняет физику высоких энергий. С помощью машинного обучения физики могут анализировать данные быстрее и эффективнее, находить скрытые закономерности и делать новые открытия.
Возможно, именно искусственный интеллект поможет нам ответить на фундаментальные вопросы о Вселенной: из чего она состоит, как устроена и каковы ее законы.