12/03/2019

Нейросеть научили предсказывать сигналы детекторов частиц

125

Сотрудники ВШЭ и Яндекса разработали метод, который позволяет значительно ускорить моделирование процессов на Большом адронном коллайдере (БАК). Новый подход заключается в обучении нейросети генерации результатов попадания реальных частиц в детекторы. Результаты исследования, проведенного при поддержке гранта Российского научного фонда, опубликованы в журнале Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment.

Эксперименты в физике высоких энергий требуют работы с большими данными. Например, в БАК каждую секунду происходят миллионы столкновений, рождается множество частиц, которые регистрируются детекторами, способными определять их характеристики. Однако для точного анализа экспериментальных данных необходимо знать, как детектор реагирует на известные частицы. Обычно для этого используют специальное программное обеспечение, настроенное на геометрию и физику конкретного детектора, что позволяет сымитировать регистрацию. Такие программные пакеты предоставляют достаточно точное описание откликов среды на прохождение заряженных частиц, однако скорость генерации каждого события может быть очень низкой. В частности, симуляция одного события БАК может занимать несколько секунд. С учетом количества столкновений в коллайдере каждую секунду, точное описание становится недоступно.

Исследователи из ВШЭ и Школы анализа данных Яндекса смогли ускорить симуляцию с помощью одного из вариантов машинного обучения на основе генеративных состязательных сетей (Generative Adversarial Networks — GAN). GAN состоит из двух нейронных сетей, которые в ходе конкурентного обучения соревнуются между собой: одна обучается генерировать как можно более похожие на обучающую выборку образы, а вторая тренируется отличать результат работы первой от настоящих данных. Исследователи научили генеративные состязательные сети предсказывать поведение заряженных элементарных частиц. Результаты показали, что физические явления с высокой точностью можно описать с помощью нейросетей.

«Использование генеративных состязательных сетей для быстрой симуляции поведения детектора безусловно поможет будущим экспериментам, — комментирует один из авторов исследования Денис Деркач из ВШЭ. — По сути, мы использовали наиболее современные методы обучения, доступные в науке о данных, и наши знания о физике детекторов. Этому способствовал смешанный состав нашего коллектива, состоящий из дата сайентистов и физиков».

Похожие новости

  • 14/10/2017

    Российские ученые разработали компактный детектор фотонов

    ​Сотрудники Московского педагогического государственного университета создали компактную микросхему, которая детектирует одиночные фотоны - кванты света - и определяет состав света. Такие детекторы могут применяться в медицине и в системах безопасности.
    604
  • 04/12/2018

    Ученые заявили о новых случаях регистрации гравитационных волн из-за слияния черных дыр

    ​Научные коллаборации LIGO и Virgo объявили о четырех новых регистрациях гравитационных волн. Обсерватории также выпускают первый каталог событий, в которых были зарегистрированы гравитационные волны, сообщает пресс-служба МГУ.
    1010
  • 09/01/2018

    Российские ученые смоделировали химические процессы Луны и Меркурия

    Доцент физического факультета Рашид Валиев совместно с коллегами из МГУ и ТПУ смоделировал химические процессы, которые происходят в окружающем пространстве (экзосферах) Луны и Меркурия. Результаты работы опубликованы в журнале Planetary and Space Science.
    471
  • 27/11/2017

    Композиционный материал из графена и дисульфида ванадия повысит емкость и скорость заряда литий-ионных батарей

    ​Ученые из Института физики им. Л.В. Киренского ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из СФУ и Национального исследовательского технологического университета «МИСиС» предложили использовать соединение графена с монослоем дисульфидом ванадия в качестве анодного материала для литий-ионных батарей.
    1261
  • 16/01/2018

    Российские физики обнаружили у жидких кристаллов эффект памяти

    ​Сотрудники физического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова совместно с российскими и зарубежными коллегами обнаружили эффект памяти в жидких кристаллах под действием сильных электрических полей. Результаты исследования были опубликованы в журнале Scientific Reports.
    1061
  • 28/09/2018

    Физики обнаружили новый механизм генерации звука в жидкой комплексной плазме

    ​Физики из МГТУ имени Н.Э. Баумана совместно с российскими и зарубежными коллегами впервые исследовали термоакустическую неустойчивость, приводящую к генерации звука в жидкой комплексной плазме. Результаты показывают, что это новая неустойчивость в комплексной плазме, и аналогичные неустойчивости могут существовать во многих открытых и химически реактивных системах.
    289
  • 15/12/2017

    Российские ученые исследовали взаимодействия одиночных импульсов

    ​Российские ученые изучили поведение одиночных импульсов волн - однократных возмущений, распространяющихся в пространстве или в среде, - при их столкновении в нелинейных средах. Результаты работы ученых из России и Швеции опубликованы в журнале Nonlinear Dynamics.
    917
  • 18/11/2016

    «Швабе» создаст МИМ-340 для биомедицинских исследований

    Холдинг "Швабе" создаст биомедицинскую версию лазерного интерференционно-модуляционного микроскопа МИМ-340. Новый прибор будет на 15-20% дешевле российских и зарубежных аналогов. Работа будет проходить в тесном взаимодействии с потенциальными заказчиками.
    1076
  • 29/12/2017

    Ученые разработали алгоритм для ДНК-оригами

    Международный коллектив российских и американских ученых предложил алгоритм компьютерного моделирования сложенных из ДНК трехмерных конструкций. Такие нанороботы могут использоваться в электронике и медицине, например, для доставки лекарств.
    697
  • 11/10/2016

    Алмазы, выращиваемые в ТПУ, могут быть использованы для Большого адронного коллайдера

    ​Ученые лондонского университета Роял Холлоуэй (Royal Holloway, University of London, RHUL) предложили разработать новые датчики для Большого адронного коллайдера на основе тонких алмазных пленок, выращиваемых в Томском политехническом университете.
    1545