一項新的機器學(xué)習(xí)技術(shù)已由國際科學(xué)團隊測試，包括麻省理工學(xué)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(xué)實驗室的研究人員，它們可以在一瞬間發(fā)現(xiàn)大型強子對撞機（LHC）數(shù)據(jù)中的特定粒子特征。眼

新系統(tǒng)精巧而迅速，它可以一目了然地發(fā)現(xiàn)隨著數(shù)據(jù)集變得越來越大和越來越復(fù)雜，機器學(xué)習(xí)將在未來的粒子物理學(xué)發(fā)現(xiàn)中扮演改變游戲規(guī)則的角色。

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

現(xiàn)在，費米實驗室，歐洲核子研究中心，麻省理工學(xué)院，華盛頓大學(xué)和其他地方的科學(xué)家已經(jīng)測試了一種機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，與現(xiàn)有方法相比，該系統(tǒng)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(xué)習(xí)系統(tǒng)每秒最多可以查看600張圖像。在訓(xùn)練期間，系統(tǒng)學(xué)會了選擇一種特定類型的碰撞后粒子模式。

麻省理工學(xué)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(shù)據(jù)。每條數(shù)據(jù)都包含有關(guān)粒子如何相互作用的有趣信息?！?/p>

當前的LHC升級完成后，這些數(shù)據(jù)將以前所未有的速度涌入。到2026年，預(yù)計17英里長的粒子加速器將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)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(xiàn)在更高的分辨率拍攝?？傊?，科學(xué)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(zhàn)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?！?/p>

該項目的研究人員訓(xùn)練了他們的新系統(tǒng)，以識別頂級夸克的圖像，夸克是質(zhì)量最重的基本粒子，比質(zhì)子重約180倍。哈里斯解釋說：“有了我們可用的機器學(xué)習(xí)架構(gòu)，我們可以獲得高質(zhì)量的科學(xué)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(guān)鍵時刻增強LHC計算?！?/p>