【相關行業文章】俄羅斯為強子對撞機研發出人工智能檢測系統
信息來源: 華恒 | [ 2019-04-02 ] 點擊量: 279

   ?據俄羅斯新聞網報道,俄羅斯高等經濟學院與“Yandex”公司數據分析學院聯合研發出人工智能系統,該系統可成數量級地提高強子對撞機上高能粒子的識別速度。相關成果發布在Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A:Accelerators,Spectrometers,Detectors and Associated Equipment科學期刊上。

 
  強子對撞機上每秒鐘有幾百萬個強子發生對撞反應,檢測器記錄所生成的結果并確定其性能。由于所生成的絕大多數粒子為科學已知粒子,所以新粒子的尋找工作類似于大海撈針,這就需要了解并提高檢測器的粒子識別速度,并且越準確越好。
 
  考慮到強子對撞機上每秒發生幾百萬個粒子對撞,所以不得不采用較低靈敏度的檢測方法,這造成檢測器的運行速度低,對某一過程的模擬通常占用幾秒鐘。理論上,可采用專門的程序軟件提高檢測器的檢測精度和速度,使檢測器上的傳感器能夠對所通過的不同粒子做出精確的反應。科研人員采用生成對抗網絡系統(Generative Adversarial Network,簡稱GAN)解決了這個一直困擾高能物理學家的難題,由于該系統由生成網絡和判別網絡這兩個神經網絡構成,可通過培訓使一個網絡學會形成與現實相近的圖像,例如可生成根本不存在的人或動物的圖像;而另一個網絡則盡力尋找虛擬圖像與現實圖像的差異。
 
  科研人員驚奇地發現,所研發的生成現實主義圖像的方法可用于強子對撞生成粒子的識別,并可成量級地提高識別速度。通過培訓,科研人員教會生成對抗系統預測出強子對撞反應的結果,測試實驗也證明,該系統可準確描述強子對撞物理現象的全部過程。
 
  生成對抗網絡系統用于探測器運行的快速仿真,這將極大地加快強子對撞機上實驗的進行,究其實質,這是將先進的培訓方法應用于科學數據分析,再加上已掌握的有關檢測器的知識和經驗,由數據學家和物理學家聯合完成的研發工作。
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