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  欧洲大型强子对撞机粒子碰撞可以生成大量数据,运算法则可以对其进行处理。

  下一代粒子对撞机实验将会使用全球最先进的思考机器,使粒子物理学家和人工智能研究人员之间建立合作关系。这样的机器只需要微不足道的人力投入,然而这样的前景却让一些物理学家感到不舒服。

  瑞士日内瓦大型强子对撞机物理学家希望,未来10年能够通过不可想象的海量数据作出重要发现,并获取海量知识,受此动机驱动,他们正在招募AI专家助力研究进程。

  上个月,来自粒子物理学界和人工智能领域的专家首次共聚一堂,讨论如何通过先进的人工智能技术加速LHC的科学发现。粒子物理学家已经意识到,他们不能单打独斗。法国巴黎大学计算机学家Ccile Germain在欧洲核子中心粒子物理实验室研讨会上说。

  计算机学家正在陆陆续续地作出回应。去年,德国帮助组织了一次程序编写竞赛,旨在在一系列模拟数据中发现希格斯玻色子的踪迹,该竞赛吸引了1700多个团队的申请。

  可以说,粒子物理学和人工智能已经不再陌路。特别是,LHC的两个大型探测器实验ATLAS和CMS在2012年发现希格斯玻色子时,就使用了机器学习能力,即训练运算法则识别数据模式的一种人工智能。

  但在不远的未万鑫棋牌游戏来,粒子物理实验需要在收集数据方面变得更加智能化,而不仅仅是对其进行处理。现在,CMS和ATLAS每秒可以进行亿万次撞击,利用快速、粗糙的标准会导致每1000次撞击中忽视掉1次撞击。而2025年的升级计划意味着,每秒相关撞击次数将会增加20倍万鑫棋牌游戏,为此那些探测器设备就需要使用更加精确的统计方法,美国帕萨迪纳市加州理工学院CMS物理学家、帮助组织此次CERN研讨会的Mara Spiropulu说:我们正在走向一个未知领域。

  另一项LHC探测实验或许也能带来灵感。这个名为LHCb的项目旨在研究粒子与其反物质的不对称性。为了准备LHC今年4月开始的这一轮一秒钟高能物理实验,LHCb团队利用机器学习能力对探测器进行了编程,用来决定哪些数据需要保留。

  LHCb对细微的温度和压力变化极为敏感,因此在实验过程中随着时间变化收集的数据也会非常有趣,因为机器学习能够适应实时变化。以前没人这样做过。LHCb物理学家、带领AI项目的Vladimir Gligorov表示。

  在设备升级之后,粒子物理实验通常需要花费数月进行校准,Gligorov说。但是在能量升级两周内,该探测器就再次发现一种叫作J/介子的粒子,该粒子于1974年由两个美国实验团队分别发现,随后被认为是诺贝尔奖级的科学发现。

(责任编辑:万鑫棋牌游戏)

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