Как работа с данными позволяет делать глубокие открытия

Популярная механикаНаука

Зачем физикам идти в большие данные

На Большом адронном коллайдере совершено много открытий (кроме знаменитой «частицы Бога» – бозона Хиггса). Одним из них стала регистрация неизвестных элементарных частиц – тетракварков. Это удалось благодаря новым методам работы с данными. Андрей Устюжанин, учёный Яндекса, кандидат физико-математических наук, заведующий научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Высшей школы экономики рассказывает, как работа с данными позволяет делать такие глубокие открытия, и почему ученым пора становиться дата-сайентистами.

Как машинное обучение связано с Большим адронным коллайдером и почему наука и ИТ должны работать сообща

Наука и техника — тесно связанные друг с другом элементы человеческой культуры. Развитие научной мысли, вроде открытия закона Ома и теории относительности, ведёт к техническому прогрессу, а появление новых технологий, в свою очередь, меняет подход к фундаментальной науке.

5406d230cb86e48ba0c30187914da137.jpg
Андрей Устюжанин, учёный Яндекса, кандидат физико-математических наук, заведующий научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Высшей школы экономики

В истории долго преобладала эмпирическая наука: истина объяснялась через факты и софистические принципы. С Ньютона и Кеплера началась эра теоретической науки, отталкивающейся от законов и доказательств: появлялись новые способы записи и математической проверки закономерностей. Такой подход преобладал вплоть до середины XX века, когда появление компьютеров позволило моделировать законы с гораздо большей точностью и с помощью компьютерной симуляции рассчитывать более сложные системы: биологические, экономические, физические. Но на получение результата уходило много времени и ресурсов.

Развитие вычислительных ресурсов и машинное обучение (ML) существенно продвинули использование компьютерной симуляции в науке. Сейчас мы можем построить нейросеть, которая выучит соответствие входных и выходных параметров и проведёт расчёты с гораздо большей скоростью. Это новая степень свободы для исследователей и совершенно новый подход к науке — data-driven science: взгляд на любое явление через призму данных.

Мы начинаем видеть не процессы или изменения характеристик во времени, а зависимости и параметры, которые мы можем с определенной точностью записать при помощи алгоритмов. Мы даём нейросети возможность наблюдать за физическим объектом, и она предсказывает его поведение и находит описывающие его законы. Это позволяет науке задавать более сложные вопросы. Например, раньше мы могли рассчитать с помощью симуляций, какими свойствами обладает материал с той или иной структурой. Теперь мы можем достаточно точно предсказать, какая структура должна быть у материала с нужными нам параметрами. Решая подобные «обратные» задачи, мы можем найти вещества с принципиально новыми свойствами, которые нельзя получить никакими другими методами ни из полимеров, ни химическими реакциями, например сверхрешетки трехслойного графена, которые обладают высокотемпературной сверхпроводимостью.

Машинное обучение и физика высоких энергий

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Девушка года Playboy-2018» From Siberia with love Девушка года Playboy-2018» From Siberia with love

«Девушка года Playboy-2018»: Лидия Пономарева – из Сибири с любовью

Playboy
Мороженое и сорбеты: история и 4 оригинальных рецепта Мороженое и сорбеты: история и 4 оригинальных рецепта

История мороженого и интересные варианты прохладительного десерта

Вокруг света
Используй ложку и телефон: 20 способов доставить себе удовольствие Используй ложку и телефон: 20 способов доставить себе удовольствие

Двадцать разных способов мастурбации на любой вкус и цвет

Cosmopolitan
Андрей Рублев: «На Уимблдоне я надеюсь показать свой максимум» Андрей Рублев: «На Уимблдоне я надеюсь показать свой максимум»

Теннисист Андрей Рублев — про «Уимблдон» и то, что настраивает его на игру

GQ
Почему вас не зовут на собеседования, даже если вы отличный специалист Почему вас не зовут на собеседования, даже если вы отличный специалист

Почему вас не приглашают на собеседования и что с этим делать?

Psychologies
Одиночество, неуверенность, бессилие: к чему и зачем нам снятся бывшие Одиночество, неуверенность, бессилие: к чему и зачем нам снятся бывшие

Самые будоражащие сны - про бывших партнеров

Cosmopolitan
Самый опасный вид спорта: топ-16 рискованных активностей Самый опасный вид спорта: топ-16 рискованных активностей

Виды спорта, в которых чаще всего происходят несчастные случаи

Playboy
Антитела против бактериофагов помешали им вылечить инфекцию Антитела против бактериофагов помешали им вылечить инфекцию

Резистентность к бактериофагам помешала медикам вылечить пациента

N+1
Утраченные и обретенные Утраченные и обретенные

Где находятся потерянные произведения искусства

Weekend
6 признаков пары с высоким эмоциональным интеллектом 6 признаков пары с высоким эмоциональным интеллектом

Что отличает по-настоящему счастливые пары?

Psychologies
Хроники юрского периода Хроники юрского периода

Как воссоздается облик животных, исчезнувших 65 миллионов лет назад

Вокруг света
Эпоха тревоги: как мы стали одержимы безопасностью Эпоха тревоги: как мы стали одержимы безопасностью

Отрывок из книги «Парадокс страха» — о природе страхов и их первопричинах

Forbes
«Если бы у Skype и Teamspeak появился ребенок со сверхспособностями, которых не было у его родителей»: история Discord «Если бы у Skype и Teamspeak появился ребенок со сверхспособностями, которых не было у его родителей»: история Discord

Discord задумывался как сервис для геймеров, но им заинтересовалась все

VC.RU
Гендиректор Spotify в России и СНГ Илья Алексеев: «По статистике прослушиваний по всей России лидирует Моргенштерн, а в Уфе — BTS» Гендиректор Spotify в России и СНГ Илья Алексеев: «По статистике прослушиваний по всей России лидирует Моргенштерн, а в Уфе — BTS»

Как Spotify удается конкурировать с локальными игроками и что слушают в России

Inc.
Провальная стратегия: 6 моделей купальников, которые плохи в реальной жизни Провальная стратегия: 6 моделей купальников, которые плохи в реальной жизни

От каких купальников лучше отказаться

Cosmopolitan
«Общество не готово принимать особенных людей». Как устроено инклюзивное образование «Общество не готово принимать особенных людей». Как устроено инклюзивное образование

С какими реальными проблемами сталкиваются инклюзивные школы?

СНОБ
Гений адаптации: как еноты захватили мир Гений адаптации: как еноты захватили мир

Енот — настоящий мультизверь. Он удачно собрал в себе черты разных животных

Вокруг света
Огненный интеллект Огненный интеллект

Как хакер из Черноголовки создал первый в мире файрвол на основе ИИ

Forbes
Как приготовить правильный аргентинский стейк Как приготовить правильный аргентинский стейк

Чем аргентинский стейк отличается от любого другого?

Вокруг света
С меня льет: 4 способа уменьшить потоотделение - от салонных до домашних С меня льет: 4 способа уменьшить потоотделение - от салонных до домашних

Как решить проблему повышенного потоотделения?

Cosmopolitan
Счастье от ума: как рефлексировать, чтобы быть счастливым Счастье от ума: как рефлексировать, чтобы быть счастливым

Как рефлексировать правильно, чтобы помочь себе, а не оказаться в депрессии

РБК
«Заостряйте конфликт — и делайте это быстро»: Джефф Безос о магии утра и худших в мире решениях «Заостряйте конфликт — и делайте это быстро»: Джефф Безос о магии утра и худших в мире решениях

Два эссе Безоса из книги Invent and Wander

Forbes
Прима-балерина Светлана Захарова – о таланте, политике и театре Прима-балерина Светлана Захарова – о таланте, политике и театре

Светлана Захарова могла бы уйти в­ политику­, но предпочла остаться в театре

GQ
Как создать единорога: возможности генной инженерии Как создать единорога: возможности генной инженерии

Можно ли получить генетически модифицированную породу лошадей?

Популярная механика
Дар, которого лишился человек: инстинкт самосохранения Дар, которого лишился человек: инстинкт самосохранения

Как природа позволяет людям преодолевать страх небытия

Вокруг света
С юга на север С юга на север

Если исследовать Россию, то активно

Robb Report
Адвокат, миллионер, подсудимый: чем известен украинский политик Виктор Медведчук Адвокат, миллионер, подсудимый: чем известен украинский политик Виктор Медведчук

Чем известен Виктор Медведчук, кроме кумовства с Путиным?

Forbes
Катерина Кузнецова: Мне не больно, я не скучаю Катерина Кузнецова: Мне не больно, я не скучаю

Рассказ «Графские похороны» о потере, который хочется перечитывать снова и снова

СНОБ
Смотри, не растай: 6 способов пережить жару без вреда для здоровья Смотри, не растай: 6 способов пережить жару без вреда для здоровья

Что поможет пережить жару и сохранить здоровье

Cosmopolitan
Невесты, шпионки и императрицы: как Голливуд изображает русских женщин Невесты, шпионки и императрицы: как Голливуд изображает русских женщин

Наиболее часто встречающиеся типажи русских героинь в американских блокбастерах

Cosmopolitan
Открыть в приложении