Научен триумф: ИИ самостоятелно преоткри законите на физиката на елементарните частици

Машинното обучение открива нови възможности за търсене на тъмната материя в Големия адронен колайдер. Две проучвания – на възпитаник на университета Карнеги Мелън (САЩ) и на екип от Нюйоркския университет в Абу Даби, ОАЕ – показват как изкуственият интелект променя начина, по който се прави фундаментална наука, като помага за намирането на редки сигнали и независимото откриване на физични модели.

Абхирами Харилал, която получава докторската си степен от Карнеги Мелън, прекарва четири години в ЦЕРН, изучавайки как да прилага машинното обучение за откриване на редки сигнали на частици в Големия адронен колайдер. Алгоритмите, които тя създава за детектора CMS (Компактен мюонен соленоид), автономно проследяват аномалиите в данните с точност, надвишаваща предишните методи, при които данните трябваше да се сравняват ръчно.

Само около 5% от Вселената е съставена от видима материя. Останалата част е тъмна материя и тъмна енергия, които учените все още не са успели да открият. Физиците в ЦЕРН се опитват да идентифицират частиците на тъмната материя, като търсенето се засили след откриването на Хигс бозона през 2012 г.

Харилал изследва възможността Хигс бозонът да се разпадне в хипотетичната частица А, която теоретичните модели свързват с тъмната материя. Използвайки изчислителни инструменти, тя моделира хиляди сблъсъци на частици, което повишава чувствителността на експеримента към частици с необичайни признаци.

В друго изследване учени от Нюйоркския университет в Абу Даби показаха, че изкуственият интелект може самостоятелно да възпроизвежда фундаментални принципи на физиката на елементарните частици. Авторите показаха, че сравнително прости алгоритми, обучени върху експериментални данни от 50-60-те години на миналия век, са идентифицирали принципите на организация на десетки частици, без да познават предварително математическия апарат, който физиците са използвали.

ИИ възпроизвежда барионното число, изоспина, чара и „осемкратния път“ (схема за класификация на силно взаимодействащи елементарни частици). Той открива и траекториите на Редже – съотношението между масата на частицата и нейния спин.

„Това изследване показва, че изкуственият интелект може да разкрива основните физични закони директно от данните, като създава възможности за откриване на нови частици и модели, които може да са били пропуснати от хората“,

се казва в статията.

Двете изследвания се провеждат в момент, когато детекторът CMS се оборудва с нов 30-пикосекунден таймер, предназначен да отделя бързите частици от бавните кандидати за тъмна материя. Заедно те отразяват общата промяна в начина на анализиране на данните от LHC в посока на изкуствения интелект.

Следващата стъпка на екипа е да подаде на ИИ данни от най-новите експерименти с неутрино, където все още има много въпросителни, в надеждата машината да предложи първата работеща „Теория на всичко“.