11月27日、PhysTechで、人工知能に関する一連のセミナー「CERN実験における暗黒物質の探索のための機械学習」の次の会議が開催されます。 Andrey Ustyuzhanin 、HSEビッグデータ分析法研究所（LAMBDA）の責任者、モスクワ物理学技術研究所のコンピューター科学部の准教授、YandexおよびCERNのデータ分析の共同プロジェクトの責任者は、 粒子物理学と天体物理学の問題を解決するためのLAMBDAの機械学習とデータ分析方法の適用方法を説明します。
セミナーは、MIPTのBiocorpusのクラス107で18:30に開始されます。 フルタイムで参加するには、最初に登録する必要があります。 講義は、フィズテク・ヴコンタクテの公式ページでもオンラインで放送されます。
ラムダのメンバーは、機械知能の開発と応用に触発され、宇宙の謎への答えを見つけます。 彼らは、既存および今後の実験のデータ分析と最適化問題の解決に積極的に参加しています。
彼らは新しい粒子をどのように検索しますか
これまで、加速器は主に2種類の実験を行ってきました。分散粒子ビームの相互衝突、または加速ビームと静止ターゲットの衝突です。 現在、CERNの科学者は新しい実験を準備しています。加速された粒子のビームは静止したターゲットに衝突し、衝突の結果として生成された粒子はターゲットの後ろにある特別な「シールド」によって抑制されます。 シールドは、今日知られているすべての粒子を吸収するように理想的に設計されます。 その結果、この「シールド」を克服して検出器に到達する少数の粒子は、エキゾチックであることが判明します。それらの中には、暗黒物質の軽い粒子が存在する可能性があります。
機械学習はそれと何の関係があるのか
この実験の機械学習は、多数の粒子軌跡の分析と実験の初期シミュレーションの両方に使用されます。 たとえば、敏感な要素の最適なサイズ、配置、プロパティが選択されます。 このアプローチにより、科学者はタスクの実験計画を最適化し、高いプラント効率を達成できます。
Andreiは、新しい実験を行うための前提条件と、機械学習法を使用してニュートリノ振動を研究するOPERA実験との関係についても話します。
それまでは、月曜日をお待ちしております。 テレグラムチャンネルまたはAI @ MIPT VKontakteグループで以前のセミナーのビデオやプレゼンテーションをご覧いただけます。