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一項新的機器學習技術已由國際科學團隊測試

倩倩 ? 來源:綠色消費網 ? 2020-04-26 14:49 ? 次閱讀
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一項新的機器學習技術已由國際科學團隊測試,包括麻省理工學院助理教授菲利普·哈里斯和博士后迪倫·蘭金,他們都是核科學實驗室的研究人員,它們可以在一瞬間發現大型強子對撞機(LHC)數據中的特定粒子特征。眼

新系統精巧而迅速,它可以一目了然地發現隨著數據集變得越來越大和越來越復雜,機器學習將在未來的粒子物理學發現中扮演改變游戲規則的角色。

大型強子對撞機每秒產生約4000萬次碰撞。借助如此龐大的數據進行篩選,需要強大的計算機來識別科學家可能感興趣的那些碰撞,無論是暗物質還是希格斯粒子的暗示。

現在,費米實驗室,歐洲核子研究中心,麻省理工學院,華盛頓大學和其他地方的科學家已經測試了一種機器學習系統,與現有方法相比,該系統可使處理速度提高30到175倍。

目前,此類方法每秒處理少于一幅圖像。相反,新的機器學習系統每秒最多可以查看600張圖像。在訓練期間,系統學會了選擇一種特定類型的碰撞后粒子模式。

麻省理工學院物理系成員哈里斯說:“我們正在識別的碰撞模式,即頂級夸克,是我們在大型強子對撞機上探查的基本粒子之一。” “重要的是,我們要分析盡可能多的數據。每條數據都包含有關粒子如何相互作用的有趣信息。”

當前的LHC升級完成后,這些數據將以前所未有的速度涌入。到2026年,預計17英里長的粒子加速器將產生的數據量是目前的20倍。為了使事情更加緊迫,將來的圖像還將以比現在更高的分辨率拍攝。總之,科學家和工程師估計,大型強子對撞機將需要比目前擁有的計算能力高10倍以上。

哈里斯說:“未來運行的挑戰越來越艱巨,因為我們的計算變得更加準確,并且我們探究的精度越來越高。”

該項目的研究人員訓練了他們的新系統,以識別頂級夸克的圖像,夸克是質量最重的基本粒子,比質子重約180倍。哈里斯解釋說:“有了我們可用的機器學習架構,我們可以獲得高質量的科學成果,堪與世界上最好的頂級夸克識別算法相提并論。” “高速實施核心算法使我們能夠靈活地在最需要的關鍵時刻增強LHC計算。”

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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