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

ИИ ИИ

Искусственный интеллект понемногу осваивает хаос реального мира

Популярная механика
Пляжные фото звезд сериала «Настя, соберись!»: Аксеновой, Гришиной и других Пляжные фото звезд сериала «Настя, соберись!»: Аксеновой, Гришиной и других

Как звезды сериала «Настя, соберись!» выглядят в купальниках

Cosmopolitan
Пространство новых материалов Пространство новых материалов

Как один ученый придумал альтернативу таблице Менделеева

Популярная механика
Китайцы первыми начали культивировать коноплю еще 12 тысяч лет назад Китайцы первыми начали культивировать коноплю еще 12 тысяч лет назад

Генетики проанализировали геномы 110 разных сортов конопли

N+1
Кромвель в XVI веке за несколько лет у власти построил огромный особняк в центре Лондона Кромвель в XVI веке за несколько лет у власти построил огромный особняк в центре Лондона

Томас Кромвелю был обладателем одного из самых больших частных домов Лондона

N+1
«Нам важно сломать предубеждение против отечественного оборудования, доказать, что российские разработки могут быть конкурентоспособны»: Александр Назаров о создании суперхолдинга и Rostec.digital «Нам важно сломать предубеждение против отечественного оборудования, доказать, что российские разработки могут быть конкурентоспособны»: Александр Назаров о создании суперхолдинга и Rostec.digital

Как проводится оценка «цифровой зрелости» и откуда берутся бюджеты на сети 5G

Forbes
Древний житель Хорватии умер от остеомиелита после удара в лоб бронзовым топором Древний житель Хорватии умер от остеомиелита после удара в лоб бронзовым топором

Палеопатологи обследовали череп эпохи раннего бронзового века

N+1
Русский Джобс: каким был сооснователь Русский Джобс: каким был сооснователь

Коллеги и друзья Ильи Сегаловича пытаются описать масштаб его личности

Esquire
Как перестать всем угождать и наконец начать жить Как перестать всем угождать и наконец начать жить

Бывает ли у вас ощущение, что вы не справляетесь... с этой жизнью?

Psychologies
11 новых неприличных для уха слов, которые на самом деле абсолютно приличны 11 новых неприличных для уха слов, которые на самом деле абсолютно приличны

Не знать смысла этих слов — вот это неприлично!

Maxim
Горячий чай или холодное молоко: что можно и нельзя пить в жару Горячий чай или холодное молоко: что можно и нельзя пить в жару

Разбираемся, что полезно пить в жаркие дни

РБК
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
Закалка давлением повысила критическую температуру сверхпроводника Закалка давлением повысила критическую температуру сверхпроводника

Физики научились сохранять высокотемпературную сверхпроводимость селенида железа

N+1
Ученые выяснили, что морская вода полезна для мужского здоровья Ученые выяснили, что морская вода полезна для мужского здоровья

Cтранный эксперимент: мужчины среднего возраста три месяца смотрели на море

Maxim
Геном современных людей оказался уникален на 1,5–7 процентов Геном современных людей оказался уникален на 1,5–7 процентов

Большая часть генетических изменений в человеке произошла 630 тысяч лет назад

N+1
Артефакты из Мезмайской пещеры указали на широкую сеть обмена в эпоху верхнего палеолита Артефакты из Мезмайской пещеры указали на широкую сеть обмена в эпоху верхнего палеолита

Изделия из бивня мамонта принесли в пещеру с территории Русской равнины

N+1
«Осторожно, секс!»: 5 историй о травмах, полученных в порыве страсти «Осторожно, секс!»: 5 историй о травмах, полученных в порыве страсти

Какие бывают последствия у бурного, но неосторожного секса

Psychologies
Любить себя – всегда модно: девушки-модели, чьи примеры доказывают это Любить себя – всегда модно: девушки-модели, чьи примеры доказывают это

Какой бывает красота?

Playboy
Иван-чай: польза и вред, советы врача Иван-чай: польза и вред, советы врача

Россия чуть ли не единственная страна, где продолжают готовить чай из кипрея

РБК
Нативная и кроссплатформенная разработка мобильных приложений - в чем разница Нативная и кроссплатформенная разработка мобильных приложений - в чем разница

Что выбрать: нативную или кроссплатформенную разработку?

Популярная механика
Из России — в Канны: съемочные группы рассказывают о своих проектах Из России — в Канны: съемочные группы рассказывают о своих проектах

Команды фильмов «Петровы в гриппе» и «Дело» — о работе, свободе, вызовах времени

РБК
Как вдохновляться на неинтересные дела Как вдохновляться на неинтересные дела

Найти вдохновение на дела, которые совсем не хочется делать

VC.RU
Андрей Бурковский: «Для меня как для актера это был большой вызов» Андрей Бурковский: «Для меня как для актера это был большой вызов»

Герой этого номера Grazia – актер Андрей Бурковский

Grazia
«Думал, буду с кальяном встречать гостей»: какие уроки вынес предприниматель, который без опыта в общепите купил кафе «Думал, буду с кальяном встречать гостей»: какие уроки вынес предприниматель, который без опыта в общепите купил кафе

Предприниматель рассказал, почему его детская мечта обернулась долгами

VC.RU
Как создавалась обложка литературного номера Esquire Как создавалась обложка литературного номера Esquire

Как Дмитрий Аске — настоящий человек-оркестр — создавал обложку Esquire

Esquire
Мне так неудобно... Мне так неудобно...

Что такое «неудобство» отношений

Лиза
Надежда Серая. Человек без кожи Надежда Серая. Человек без кожи

Надежда Серая — первая и единственная жена Юрия Богатырева

Коллекция. Караван историй
Вся правда о холестерине Вся правда о холестерине

Кому действительно нужно его снижать и на что способны статины?

Лиза
«Думали, что хватит 7 млн рублей, а вложили 40»: как запустилось и работает производство протеиновых десертов «Думали, что хватит 7 млн рублей, а вложили 40»: как запустилось и работает производство протеиновых десертов

История бренда фитнес-десертов Fitnesshock

VC.RU
12 вещей, которые раздражают твоего кота 12 вещей, которые раздражают твоего кота

Что не любят коты

Maxim
Открыть в приложении