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摘要據(jù)報道,俄羅斯高等經(jīng)濟(jì)學(xué)院與“Yandex”公司數(shù)據(jù)分析學(xué)院聯(lián)合研發(fā)出人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可成數(shù)量級地提高強(qiáng)子對撞機(jī)上高能粒子的識別速度。

  【儀表儀表網(wǎng) 儀表研發(fā)】據(jù)俄羅斯新聞網(wǎng)報道,俄羅斯高等經(jīng)濟(jì)學(xué)院與“Yandex”公司數(shù)據(jù)分析學(xué)院聯(lián)合研發(fā)出人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可成數(shù)量級地提高強(qiáng)子對撞機(jī)上高能粒子的識別速度。相關(guān)成果發(fā)布在Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment科學(xué)期刊上。
 

 
  強(qiáng)子對撞機(jī)上每秒鐘有幾百萬個強(qiáng)子發(fā)生對撞反應(yīng),檢測器記錄所生成的結(jié)果并確定其性能。由于所生成的絕大多數(shù)粒子為科學(xué)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(zhǔn)確越好。
 
  考慮到強(qiáng)子對撞機(jī)上每秒發(fā)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(yùn)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?qū)λㄟ^的不同粒子做出的反應(yīng)??蒲腥藛T采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(Generative Adversarial Network,簡稱GAN)解決了這個一直困擾高能物理學(xué)家的難題,由于該系統(tǒng)由生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,可通過培訓(xùn)使一個網(wǎng)絡(luò)學(xué)會形成與現(xiàn)實(shí)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(wǎng)絡(luò)則盡力尋找虛擬圖像與現(xiàn)實(shí)圖像的差異。
 
  科研人員驚奇地發(fā)現(xiàn),所研發(fā)的生成現(xiàn)實(shí)主義圖像的方法可用于強(qiáng)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(xùn),科研人員教會生成對抗系統(tǒng)預(yù)測出強(qiáng)子對撞反應(yīng)的結(jié)果,測試實(shí)驗(yàn)也證明,該系統(tǒng)可準(zhǔn)確描述強(qiáng)子對撞物理現(xiàn)象的全部過程。
 
  生成對抗網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)用于探測器運(yùn)行的快速仿真,這將極大地加快強(qiáng)子對撞機(jī)上實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行,究其實(shí)質(zhì),這是將先進(jìn)的培訓(xùn)方法應(yīng)用于科學(xué)數(shù)據(jù)分析,再加上已掌握的有關(guān)檢測器的知識和經(jīng)驗(yàn),由數(shù)據(jù)學(xué)家和物理學(xué)家聯(lián)合完成的研發(fā)工作。
 
  (原文標(biāo)題:俄羅斯為強(qiáng)子對撞機(jī)研發(fā)出人工智能檢測系統(tǒng))

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