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.
Разработана новая техника по улучшению анализа данных для БАК
Физики из Нью-Йоркского университета создали новые методики с применением машинного обучения для улучшения анализа данных на Большом адронном коллайдере — самом мощном ускорителе частиц в мире.
«Разработанные нами методы значительно повышают потенциальные шансы на обнаружение новой физики на БАК», — уверен Кайл Кранмер, профессор физики и ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Physical Review Letters.
Большой адронный коллайдер исследует новый рубеж высокоэнергетической физики и впоследствии может раскрыть возникновение массы фундаментальных частиц, источник неуловимой темной материи, заполняющей Вселенную, и даже дополнительные измерения пространства.
Данные, полученные на БАК в 2012 году, подтвердили существование бозона Хиггса — субатомной частицы, играющей ключевую роль в нашем понимании Вселенной. В 2013 году Питер Хиггс и Франсуа Энглер получили Нобелевскую премию по физике за разработку теории, известной сегодня как поле Хиггса, наделяющее массой элементарные частицы.
Исследователи из Нью-Йоркского университета, включая Кранмера, искали доказательства бозона Хиггса на основе данных, полученных на БАК, разработали статистические инструменты и методологию, примененную для подтверждения открытия, измерили новую частицу — и установили, что в действительности это бозон Хиггса. Новые методы, описанные в публикации в Physical Review Letters, предполагают вероятность новаторских открытий.
«Во многих областях науки симуляции предоставляют лучшие описания сложных феноменов, но их сложно использовать в контексте анализа данных, — объясняет Кранмер. — Разработанные нами техники помогают строить мост, который позволяет нам использовать все эти очень точные симуляции в контексте анализа данных».
Зачастую задачи, стоящие перед физиками, крайне сложны. К примеру, Кранмер отмечает, что очень просто создать симуляцию паузы в игре в бильярд, когда шары бьются друг о друга и о бортики. Однако намного сложнее смотреть на конечную позицию шара, пытаясь понять, как сильно и под каким углом его изначально ударил кий.
«Несмотря на то что, думая о физике, мы представляем себе огромную доску, исписанную уравнениями, современная наука требует детальных компьютерных симуляций, — добавляет он. — Они могут быть очень точными, но эти симуляции не сразу предоставляют метод анализа данных. Машинное обучение выделяется тщательным подбором шаблонов данных — и эта способность может быть использована для суммирования симулированных данных, предоставляя современный эквивалент доски».
Telegram 
Дзен 
VK 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.
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.
Современные млекопитающие небольшого размера вроде крыс и других грызунов быстро созревают, спариваются, чтобы оставить потомство, и довольно скоро умирают. Однако так было не всегда. Анализ окаменелых останков вымерших млекопитающих под названием Krusatodon kirtlingtonensis показал, что эти мышеподобные существа жили дольше и взрослели медленнее, чем близкие к ним современные потомки.
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.
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.
На сегодня удалось подтвердить существование тысяч экзопланет, но лишь около 25 из них получилось запечатлеть напрямую. Причем из них лишь шесть объектов старше 100 миллионов лет. И вот, наконец, ученые смогли сделать снимок взрослой экзопланеты.
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.
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
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии