Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Предложен способ удешевления экспериментов физики элементарных частиц с помощью глубоких нейронных сетей
Международная коллаборация с участием ученых факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ предложила новый подход к проектированию детекторов для физики элементарных частиц с помощью дифференцируемого программирования и глубоких нейронных сетей. Он позволит оптимизировать производительность инструментов и повысит научную ценность результатов экспериментов.
Результаты исследований опубликованы в журнале Reviews in Physics. Подробнее — в материале IQ.HSE.
Современная физика элементарных частиц получает новую информацию о законах природы и уточняет значения констант благодаря ускорительным экспериментам. Ускорители элементарных частиц позволяют повторять события ранних этапов формирования Вселенной, когда зарождались законы взаимодействия, материя и поля.
Так, детекторы системы LHCb Большого адронного коллайдера, с которым больше всего работает коллаборация MODE, оптимизированы под исследования физики b-кварков. Здесь ученые ищут ответ на вопрос, как так получилось, что вещество в нашей Вселенной стало доминировать над антивеществом.
Система LHCb сложная и дорогая. Для каждого детектора создано отдельное программное обеспечение и алгоритмы обработки данных. При проектировании важна взаимосогласованная настройка и оптимизация всех детекторов эксперимента совместно с алгоритмами, которые обрабатывают данные детекторов.
Требования к детекторам, алгоритмам, программному и аппаратному обеспечению определяются заранее, исходя из опыта и экспертизы планирующих эксперимент ученых. Затем создаются цифровые модели, имитирующие свойства отдельных детекторов, и все они объединяются в общую цифровую модель эксперимента. Она позволяет оценить предполагаемую точность будущего результата для выбранных условий.
Исследователи отмечают, что этот подход имеет существенный недостаток: можно оценить качество результатов эксперимента для заданных конфигураций детекторов, но нельзя выяснить, что нужно изменить в этой сложной системе, чтобы результат стал качественнее.
В случае простого эксперимента с 2–3 компонентами задача решается прямым перебором возможных физических конфигураций и алгоритмов. Для сложной установки требуется перебирать сотни вариантов, задающих различные свойства как детекторов, так и алгоритмов. Ручной перебор возможных вариантов в этом случае не работает, потому что количество вариантов конфигурации эксперимента требует слишком больших вычислительных мощностей. Нужно автоматизировать выбор оптимальной конфигурации.
Коллаборация ученых MODE (Machine-learning Optimized Design of Experiments), в которую входят исследователи из ВШЭ, предложила комплексный подход к решению задачи оптимизации системы и, как следствие, уменьшения расходов на эксперименты. Вместо независимой оптимизации каждого элемента установки — одновременную согласованную оптимизацию всех частей для получения максимально точных и готовых к немедленному анализу данных.
Базово для таких задач требуется описания свойств отдельных компонентов эксперимента объединить в сложную, но тщательно прописанную единую систему. Дифференцируемая модель наиболее эффективна для оптимизации многомерных систем физики элементарных частиц.
Ученые исследовали, каким образом типичные компоненты современных экспериментальных установок могут быть описаны в виде автоматически дифференцируемых моделей. Также они показали, как множества компонент можно собрать в полную систему для всеобъемлющей оптимизации эксперимента.
Исследователи считают, что предложенная схема оптимизации будет полезна любой науко- и техникоемкой индустрии. «Подобные подходы могут быть использованы не только для планирования физических экспериментов, они могут применяться и более широко в индустриальных приложениях. В ближайшем будущем такие подходы позволят значительно сократить как стоимость оборудования, так и издержки во время работы. Развитие и трансфер таких технологий — одна из важных задач нашей команды», — отметил Денис Деркач, заведующий Научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных ФКН НИУ ВШЭ.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Эпоксидные смолы известны своей прочностью, устойчивостью к химическим воздействиям и хорошими электрическими свойствами. Такие полимеры используют в качестве основы красок, покрытий, клеев и изоляционных материалов. Однако их применение ограничено высокой вязкостью. Ученые ПНИПУ синтезировали низковязкую, но прочную эпоксидную смолу. Разработка откроет новые горизонты ее использования, избавит от потребности применять разбавители и станет модификатором более высоковязких существующих смол без понижения механических характеристик. Например, клей и краска станут более устойчивыми.
В прошлом ИИ-системы выполняли определенный набор задач, а при появлении новых их нужно было переобучать. На это уходили дополнительные финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые первыми в мире создали модель в области контекстного обучения (In-Context Learning), которая на нескольких примерах сама может учиться новым действиям.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.
Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.
Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.
Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии