據(jù)俄羅斯報道，俄羅斯高等經(jīng)濟學院與“Yandex”公司數(shù)據(jù)分析學院聯(lián)合研發(fā)出人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可成數(shù)量級地提高強子對撞機上高能粒子的識別速度。相關成果發(fā)布在Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment科學期刊上。
強子對撞機上每秒鐘有幾百萬個強子發(fā)生對撞反應，檢測器記錄所生成的結(jié)果并確定其性能。由于所生成的絕大多數(shù)粒子為科學已知粒子，所以新粒子的尋找工作類似于大海撈針，這就需要了解并提高檢測器的粒子識別速度，并且越準確越好。
考慮到強子對撞機上每秒發(fā)生幾百萬個粒子對撞，所以不得不采用較低靈敏度的檢測方法，這造成檢測器的運行速度低，對某一過程的模擬通常占用幾秒鐘。理論上，可采用專門的程序軟件提高檢測器的檢測精度和速度，使檢測器上的傳感器能夠?qū)λㄟ^的不同粒子做出精確的反應。科研人員采用生成對抗網(wǎng)絡系統(tǒng)（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）解決了這個一直困擾高能物理學家的難題，由于該系統(tǒng)由生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡構成，可通過培訓使一個網(wǎng)絡學會形成與現(xiàn)實相近的圖像，例如可生成根本不存在的人或動物的圖像；而另一個網(wǎng)絡則盡力尋找虛擬圖像與現(xiàn)實圖像的差異。
科研人員驚奇地發(fā)現(xiàn)，所研發(fā)的生成現(xiàn)實主義圖像的方法可用于強子對撞生成粒子的識別，并可成量級地提高識別速度。通過培訓，科研人員教會生成對抗系統(tǒng)預測出強子對撞反應的結(jié)果，測試實驗也證明，該系統(tǒng)可準確描述強子對撞物理現(xiàn)象的全部過程。
生成對抗網(wǎng)絡系統(tǒng)用于探測器運行的快速仿真，這將極大地加快強子對撞機上實驗的進行，究其實質(zhì)，這是將最先進的培訓方法應用于科學數(shù)據(jù)分析，再加上已掌握的有關檢測器的知識和經(jīng)驗，由數(shù)據(jù)學家和物理學家聯(lián)合完成的研發(fā)工作。
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