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當粒子物理擁抱人工智能
2015年12月13日
 歐洲大型強子對撞機粒子碰撞可以生成大量數(shù)據(jù)，運算法則可以對其進行處理。圖片來源：CERN 下一代粒子對撞機實驗將會使用全球最先進的“思考機器”，使粒子物理學家和人工智能（AI）研究人員之間建立合作關系。這樣的機器只需要微不足道的人力投入，然而這樣的前景卻讓一些物理學家感到不舒服。 瑞士日內瓦大型強子對撞機（LHC）物理學家希望，未來10年能夠通過不可想象的海量數(shù)據(jù)作出重要發(fā)現(xiàn)，并獲取海量知識，受此動機驅動，他們正在招募AI專家助力研究進程。 上個月，來自粒子物理學界和人工智能領域的專家首次共聚一堂，討論如何通過先進的人工智能技術加速LHC的科學發(fā)現(xiàn)。粒子物理學家“已經意識到，他們不能單打獨斗”。法國巴黎大學計算機學家Cécile Germain在歐洲核子中心（CERN）粒子物理實驗室研討會上說。 計算機學家正在陸陸續(xù)續(xù)地作出回應。去年，德國幫助組織了一次程序編寫競賽，旨在在一系列模擬數(shù)據(jù)中“發(fā)現(xiàn)”希格斯玻色子的蹤跡，該競賽吸引了1700多個團隊的申請。 可以說，粒子物理學和人工智能已經不再陌路。特別是，LHC的兩個大型探測器實驗——ATLAS（回型LHC實驗裝置）和CMS（緊湊型μ子螺旋型磁譜儀）——在2012年發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子時，就使用了機器學習能力，即“訓練”運算法則識別數(shù)據(jù)模式的一種人工智能。 但在不遠的未來，粒子物理實驗需要在收集數(shù)據(jù)方面變得更加智能化，而不僅僅是對其進行處理。現(xiàn)在，CMS和ATLAS每秒可以進行億萬次撞擊，利用快速、粗糙的標準會導致每1000次撞擊中忽視掉1次撞擊。而2025年的升級計劃意味著，每秒相關撞擊次數(shù)將會增加20倍，為此那些探測器設備就需要使用更加精確的統(tǒng)計方法，美國帕薩迪納市加州理工學院CMS物理學家、幫助組織此次CERN研討會的María Spiropulu說：“我們正在走向一個未知領域?！?/font> 另一項LHC探測實驗或許也能帶來靈感。這個名為LHCb（大型強子對撞機底夸克實驗）的項目旨在研究粒子與其反物質的不對稱性。為了準備LHC今年4月開始的這一輪一秒鐘高能物理實驗，LHCb團隊利用機器學習能力對探測器進行了編程，用來決定哪些數(shù)據(jù)需要保留。 LHCb對細微的溫度和壓力變化極為敏感，因此在實驗過程中隨著時間變化收集的數(shù)據(jù)也會非常有趣，因為機器學習能夠適應實時變化。“以前沒人這樣做過。”LHCb物理學家、帶領AI項目的Vladimir Gligorov表示。 在設備升級之后，粒子物理實驗通常需要花費數(shù)月進行校準，Gligorov說。但是在能量升級兩周內，該探測器就“再次發(fā)現(xiàn)”一種叫作J/ψ介子的粒子，該粒子于1974年由兩個美國實驗團隊分別發(fā)現(xiàn)，隨后被認為是諾貝爾獎級的科學發(fā)現(xiàn)。 Spiropulu和一些專家表示，未來幾年，CMS和ATLAS很可能會追隨LHCb的腳步，并且將讓探測器運算法則開展更多實時檢測與計算工作?！澳菍ξ覀內绾芜M行數(shù)據(jù)分析帶來變革?！盨piropulu說。 然而，日益倚重人工智能進行決策也會帶來新的挑戰(zhàn)。和LHCb不同，該實驗主要聚焦尋找已經發(fā)現(xiàn)的粒子，因此可以詳細地研究采集粒子過程，但是ATLAS和CMS的設計目的是發(fā)現(xiàn)新粒子。從原理上說，一些被丟掉的數(shù)據(jù)也可能包含重要發(fā)現(xiàn)，而利用運算法則生成的標準可能沒有透明度，這讓很多物理學家感到憂慮，Germain說。她表示，研究人員希望了解這些運算法則如何發(fā)揮作用，從而確保它們是基于物理原則的?！胺駝t這對他們來說如同噩夢。” 支持這種方法的物理學家還需要讓他們在人工智能領域的同事放棄已經過實踐檢驗的公式。Gligorov說：“這些都是大型實驗合作項目，所以如果要證明一個新方法，可能要花費極長的時間?！盠HCb有1000多名參與成員，而ATLAS和CMS的參與科學家都超過3000人。 盡管存在這些挑戰(zhàn)，研討會上討論最熱的一個話題是粒子物理是否應該利用更加復雜化的人工智能以及如何利用這種被稱為深度學習的相關技術。機器本體學習運算主要采用樣本數(shù)據(jù)如圖像等來訓練，然后“說出”每張圖片上的內容是什么，比如是一所房屋還是一只貓。但是深度學習主要利用一些軟件（如谷歌翻譯和蘋果公司的聲音識別系統(tǒng)Siri），計算機不能進行監(jiān)管，只能找到方法識別這些物體。 人工智能的深度學習能力將會使科學家發(fā)現(xiàn)理論上尚未預測過的新粒子，CMS團隊成員、CREN參與組織此次研討會的物理學家Maurizio Pierini說：“它可能是一份保險，以防提出正確理論預言的科學家尚未出生?！?/font> |
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