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.
Telegram 
Дзен 
VK Изучив поведение 69 видов птиц в разных областях Западных Гат (Индия), международная исследовательская группа наконец объяснила, почему территориальные и всеядные птицы чаще других поют по утрам.
Наблюдая ранние этапы рождения землеподобных миров, астрономы приблизились к решению «метрового барьера» — проблемы роста пылевых зерен до размеров, необходимых для формирования планет.
Среди ныне живущих морских обитателей осталось всего несколько так называемых «живых» ископаемых вроде латимерии или мечехвоста. Остальных мы знаем по уцелевшим остаткам. Новый вид древней рыбы обнаружили палеонтологи в девонском песчанике Канадской Арктики. Судя по найденным зубам и челюстям, рыба была в разы меньше своих родственников, а значит, могла жить в реках, что необычно для этих существ.
Онлайн-шопинг, доставка еды, мобильный банкинг и стриминг кино — часть повседневности. Мы почти не задумываемся, что делает все это возможным. Ответ — облачные технологии. За каждой покупкой, переводом или просмотром фильма работает невидимая инфраструктура, без которой современные цифровые сервисы попросту остановились бы. Рассказываем, как облака изменили нашу цифровую жизнь и стали незаметным мотором современной экономики.
Изучив поведение 69 видов птиц в разных областях Западных Гат (Индия), международная исследовательская группа наконец объяснила, почему территориальные и всеядные птицы чаще других поют по утрам.
Наблюдая ранние этапы рождения землеподобных миров, астрономы приблизились к решению «метрового барьера» — проблемы роста пылевых зерен до размеров, необходимых для формирования планет.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно