Искусственный интеллект вдохновляет физиков на новые открытия
В последние годы в области физики элементарных частиц наблюдается настоящий прорыв благодаря интеграции методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Подходы на базе нейросетей оказались особенно эффективными при анализе огромных объемов экспериментальных данных, где без компьютерных помощников сегодня практически не обойтись. Новые технологии позволяют не только ускорить обработку сигналов с детекторов, но и повысить точность восстановления свойств мельчайших частиц, разобраться в сложных закономерностях и выявить едва заметные отклонения.
Один из главных вызовов — интерпретируемость и надежность алгоритмов. Современные глубокие нейронные сети известны своей переменчивостью: даже незначительное изменение обучающих примеров или случайных начальных параметров способно привести к другим результатам. Это вызывает определенные опасения у специалистов: ведь для сложных научных задач необходимы не просто точные, но устойчивые к малейшим изменениям решения.
Эксперты НИУ ВШЭ предлагают инновационный подход
Команда ученых из Центра искусственного интеллекта Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) под руководством Федора Ратникова, при участии Алексея Болдырева и Андрея Шевелева, разработала принципиально новый метод отбора устойчивых нейросетевых моделей для задач физики элементарных частиц. Основная идея заключается в автоматическом сравнении большого числа нейросетевых решений — с различными начальными весами и измененными частями обучающей выборки.
В отличие от традиционных критериев, которые оценивают только среднюю точность, новый метод фокусируется на устойчивости результатов: если модель повторно обучать на схожих, но не идентичных данных, то ее ошибки должны оставаться почти неизменными. Только такие надежные сети считаются действительно пригодными для последующего научного анализа.
Практическое применение: от виртуальных сигналов к реальным данным
Чтобы продемонстрировать свою разработку на практике, ученые подготовили массив виртуальных данных — полмиллиона имитаций событий в электромагнитном калориметре. Это устройство играет ключевую роль в распознавании свойств частиц, фиксируя распределение энергии по специально организованным ячейкам. Моделирование позволило протестировать сотни вариаций нейросетей, обучаясь каждый раз на новых выборках и с разными случайными параметрами.
Испытуемые модели неоднократно проходили процедуру обучения и тестирования, что обеспечило максимально честное сравнение их робастности — способности к стабильной работе при изменяющихся условиях. Используя специальный алгоритм, ученые из команды Федора Ратникова анализировали распределения ошибок для каждой архитектуры и выявляли решения, которые стабильно демонстрировали одинаково высокие результаты без резких скачков из-за незначительных изменений в данных.
Преимущества метода и ключевые открытия
Реализация автоматизированного подхода позволила исследователям выявить две архитектуры нейросетей, способных гарантировать стабильность решений даже при уменьшении объема обучающих данных. Было показано, что сочетание сырых сигналов с заранее известными физическими параметрами увеличивает устойчивость модели и ускоряет достижение высокой точности — сети быстрее учатся и требуют меньшего количества обучающего материала.
По словам Андрея Шевелева, новый алгоритм не только существенно экономит ресурсы на этапе выбора лучшей модели — время сокращается в восемь раз по сравнению с классическим полным перебором, — но и устраняет необходимость ручной настройки на каждом этапе. Это открывает путь к созданию по-настоящему самообучающихся и самоорганизующихся интеллектуальных систем для работы с «большими данными» в физике.
НОВЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ: автоматизация и будущее физики элементарных частиц
Главная ценность предложенного учеными НИУ ВШЭ метода заключается в полной автоматизации поиска и отбора оптимальных ИИ-инструментов. Теперь человеческое участие минимально: алгоритм самостоятельно тестирует различные решения, анализирует их устойчивость и выдает оптимальные рекомендации для дальнейших исследований. Такой подход отлично интегрируется в современные самообучающиеся платформы и интеллектуальные лаборатории.
Кроме того, полученные результаты дают уверенность физикам-экспериментаторам и теоретикам — теперь можно полагаться на объективную оценку надежности моделей, а не только на их разовый успех в конкретной задаче. Это улучшает репутацию и доверие к современным цифровым технологиям и прокладывает дорогу к новым прорывам в понимании устройства мира на фундаментальном уровне.
НИУ ВШЭ и развитие искусственного интеллекта в российской науке
Инициативы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ подчеркивают растущую синергию между физикой высоких энергий и цифровыми технологиями. Благодаря усилиям Федора Ратникова, Алексея Болдырева, Андрея Шевелева и всей команды института, российская наука получает новые инструменты мирового уровня для ускорения фундаментальных исследований, поиска закономерностей там, где их раньше невозможно было заметить, и внедрения современных решений в реальную лабораторную практику.
Открытия, сделанные в результате работы над новыми методами анализа моделей искусственного интеллекта, обещают существенное ускорение экспериментов, снижение затрат ресурсов и повышение надёжности самого научного процесса. Передовые технологии, разработанные в ВШЭ, уже сейчас открывают перед исследователями широчайшие возможности по интерпретации и использованию огромных массивов экспериментальных данных в самом передовом секторе физики — исследовании микромира и его фундаментальных законов.
С каждым новым этапом автоматизации и внедрения умных систем границы возможного сдвигаются, и будущее науки в России и во всем мире выглядит всё ярче и интереснее.
Источник: naked-science.ru
