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

Пот, кровь, слёзы и крест Пот, кровь, слёзы и крест

В конце XI века десятки тысяч людей отправились освобождать Иерусалим

Дилетант
Как участница списка Forbes «30 до 30» закрыла медиастартап, чтобы разобраться в себе, — и заработала на астрологии Как участница списка Forbes «30 до 30» закрыла медиастартап, чтобы разобраться в себе, — и заработала на астрологии

Как прийти к успеху с помощью медитации и психотерапии

Forbes
Горные инженеры «залечат» выработанные шахты техногенными отходами Горные инженеры «залечат» выработанные шахты техногенными отходами

Молодые ученые Горного института разработали инновационный закладочный материал

Популярная механика
Целлюлоза помогла донорской микробиоте повысить чувствительность к инсулину у пациентов с ожирением Целлюлоза помогла донорской микробиоте повысить чувствительность к инсулину у пациентов с ожирением

Целлюлоза дает полезным бактериям преимущество в выживании

N+1
10 признаков, что вы не ленивы, а «выборочно мотивированы» 10 признаков, что вы не ленивы, а «выборочно мотивированы»

Что такое выборочная мотивация?

Psychologies
Дар, которого лишился человек: инстинкт самосохранения Дар, которого лишился человек: инстинкт самосохранения

Как природа позволяет людям преодолевать страх небытия

Вокруг света
5 важных книг о любви к себе 5 важных книг о любви к себе

Книги с практическими упражнениями, советами, которые научат заботиться о себе

Psychologies
Почему не каждый хороший любовник может стать хорошим мужем? Почему не каждый хороший любовник может стать хорошим мужем?

Почему отношения складываются только в сексе, а совместная жизнь не ладится

Psychologies
Натали Вуд или Наталья Захаренко? Американская актриса с русской душой Натали Вуд или Наталья Захаренко? Американская актриса с русской душой

Самые яркие роли Натали Вуд

Cosmopolitan
Физики заявили, что нашли способ решить парадокс кота Шрёдингера Физики заявили, что нашли способ решить парадокс кота Шрёдингера

Судьба самого знаменитого в мире кота в коробке наконец прояснится!

Maxim
Материал из целлюлозы многократно поменял форму от погружения в воду Материал из целлюлозы многократно поменял форму от погружения в воду

Аналог пластика, которому можно придать любую форму, просто опустив в воду

N+1
Бои за историю: как статья Путина повлияет на российско-украинские отношения Бои за историю: как статья Путина повлияет на российско-украинские отношения

В чем смыл статьи Путина об отношениях России и Украины

Forbes
От Майкла Джексона до Шерон Тейт: самые жуткие смерти в истории Голливуда От Майкла Джексона до Шерон Тейт: самые жуткие смерти в истории Голливуда

Самые странные, жуткие и загадочные смерти знаменитостей

Cosmopolitan
Эко-арт: как искусство меняет отношение к проблемам экологии Эко-арт: как искусство меняет отношение к проблемам экологии

Красивая борьба за природу

Playboy
Тачанка XXI века, или Что такое «техникал» Тачанка XXI века, или Что такое «техникал»

Пикап, пулемет, сварочный аппарат…

Maxim
Почему не получается похудеть: 3 неочевидные причины, о которых ты не думаешь Почему не получается похудеть: 3 неочевидные причины, о которых ты не думаешь

Лишний вес не такой уж ненужный, как может казаться

Cosmopolitan
С расчетом на российских коллекционеров: в Лондоне продают рисунок Леонардо да Винчи С расчетом на российских коллекционеров: в Лондоне продают рисунок Леонардо да Винчи

Многовековая иррациональная русская любовь к Леонардо да Винчи двигает арт-рынок

Forbes
Haval Jolion. Вашей маме понравится Haval Jolion. Вашей маме понравится

Китайские маркетологи утверждают, что Haval Jolion — молодёжный кроссовер

4x4 Club
Тиндер для родителей и нянь: как стартап Otter всего за год дорос до $23 млн инвестиций Тиндер для родителей и нянь: как стартап Otter всего за год дорос до $23 млн инвестиций

Как мать двоих детей сделала стартап по поиску бебиситтеров

Forbes
Психологические проблемы, которые мешают успеху при ЭКО Психологические проблемы, которые мешают успеху при ЭКО

Какие эмоциональные сложности встречаются на пути к материнству

Psychologies
Археологи нашли в Виндоланде древнеримский скульптурный рельеф с изображением бога Археологи нашли в Виндоланде древнеримский скульптурный рельеф с изображением бога

Археологи-любители обнаружили скульптурный рельеф

N+1
Любишь? Докажи у юриста. Как женщине защитить свои интересы и бизнес при вступлении в брак Любишь? Докажи у юриста. Как женщине защитить свои интересы и бизнес при вступлении в брак

О подводных камнях семейного планирования для женщин

СНОБ
5 ошибок основательницы Checkme Анастасии Файзуленовой 5 ошибок основательницы Checkme Анастасии Файзуленовой

Как основательница Checkme училась нанимать сотрудников и работать с ними

Inc.
На это уйдет 10-15 лет: как новый тренер сборной может изменить российский футбол На это уйдет 10-15 лет: как новый тренер сборной может изменить российский футбол

Что должен сделать следующий тренер сборной России?

Forbes
IT-компании запускают бизнесы в офлайне: зачем им это нужно IT-компании запускают бизнесы в офлайне: зачем им это нужно

IT-гиганты стали продавать продукты, снимать сериалы и предлагать каршеринг

Forbes
Литературное путешествие: 9 романов, действие которых разворачивается в разных городах России Литературное путешествие: 9 романов, действие которых разворачивается в разных городах России

Разные города нашей страны объединены русской литературой

Вокруг света
Мне так неудобно... Мне так неудобно...

Что такое «неудобство» отношений

Лиза
Чем кроссовер отличается от внедорожника Чем кроссовер отличается от внедорожника

Наш гид по главным автомобилям современности: кроссоверам и внедорожникам

Maxim
Как пережить жару, холод и стресс: советы «Ледяного человека» Как пережить жару, холод и стресс: советы «Ледяного человека»

Вим Хоф известен как человек, умеющий переносить экстремальный холод

Популярная механика
«День, когда я прикоснулась к незнакомцу» «День, когда я прикоснулась к незнакомцу»

Наша читательница делится своим необычным интимным опытом.

Psychologies
Открыть в приложении