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

Топ-5 самых полезных закусок к пиву Топ-5 самых полезных закусок к пиву

Закуски без трансжиров, канцерогенов, усилителей вкуса и прочих микродиверсантов

Maxim
Как стать блондинкой, сохранить цвет и не испортить волосы: советы топ-стилиста Как стать блондинкой, сохранить цвет и не испортить волосы: советы топ-стилиста

Все секреты перехода на "светлую сторону" (и обратно) раскрыл топ-стилист

Cosmopolitan
Шалость удалась! Макеева, Асмус и другие звезды в мокрых майках показали грудь Шалость удалась! Макеева, Асмус и другие звезды в мокрых майках показали грудь

Звездные россиянки не постеснялись позировать без нижнего белья

Cosmopolitan
Шутки кончились: Chery Tiggo 8 Pro как откровение года Шутки кончились: Chery Tiggo 8 Pro как откровение года

Автомобиль из Китая, за который не стыдно совсем

Maxim
Худеть не помогают! Самые популярные массажеры для тела, от которых нет толку Худеть не помогают! Самые популярные массажеры для тела, от которых нет толку

Неэффективные массажеры для тела

Cosmopolitan
«Опасный человек!»: почему Гагарина, Линда и другие певицы ушли от Макса Фадеева «Опасный человек!»: почему Гагарина, Линда и другие певицы ушли от Макса Фадеева

Почему российские певицы разрывают контракты с продюсером Максимом Фадеевым

Cosmopolitan
Призрак Красной планеты Призрак Красной планеты

О путешествии на Марс человечество мечтает давно

Популярная механика
Хабиб Нурмагомедов стал лидером нового рейтинга звезд Forbes Хабиб Нурмагомедов стал лидером нового рейтинга звезд Forbes

Первое место нового рейтинга звезд Forbes занял Хабиб Нурмагомедов

Forbes
Сериальная рулетка: скажи нам, какое у тебя настроение, и мы выберем тебе сериал Сериальная рулетка: скажи нам, какое у тебя настроение, и мы выберем тебе сериал

Сериалы под любое настроение

Cosmopolitan
Одна вокруг света: российские волонтеры в Гватемале Одна вокруг света: российские волонтеры в Гватемале

129-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко: Гватемала

Forbes
Кинем кости? Невероятная история настольных игр Кинем кости? Невероятная история настольных игр

Индустрия настольных игр переживает невиданный расцвет

Вокруг света
Сандра О: «Почему бы вам не?..» Сандра О: «Почему бы вам не?..»

Актриса Сандра О рассказала, как разнообразить свою жизнь

Harper's Bazaar
Как живут первые мужья звезд — Заворотнюк, Кудрявцевой, Валерии и других Как живут первые мужья звезд — Заворотнюк, Кудрявцевой, Валерии и других

Где сегодня первые мужья знаменитостей?

Cosmopolitan
Тайные мужья, измены и разводы: личная жизнь звезд сериала «Красная королева» Тайные мужья, измены и разводы: личная жизнь звезд сериала «Красная королева»

Интересные факты из жизни звезд сериала «Красная королева»

Cosmopolitan
6 популярных мифов о солнцезащитных средствах – разбираемся вместе с экспертом 6 популярных мифов о солнцезащитных средствах – разбираемся вместе с экспертом

Точно ли ты пользуешься кремом от солнца правильно?

Cosmopolitan
5 фильмов Стивена Содерберга, заслуживающих вашего внимания 5 фильмов Стивена Содерберга, заслуживающих вашего внимания

Работы Стивена Содерберга, которые помогут узнать режиссера получше

GQ
Лучше, чем у Кары: как быстро отрастить красивые брови Лучше, чем у Кары: как быстро отрастить красивые брови

Какие брови сегодня в моде и как их заполучить?

Cosmopolitan
Перекошенное лицо, рубцы, инфекции: пластика, о которой пожалели пациенты Перекошенное лицо, рубцы, инфекции: пластика, о которой пожалели пациенты

Когда люди жалеют о пластике

Cosmopolitan
Купальник с медведем и кроссовки Nike: что запрещали носить спортсменам Купальник с медведем и кроссовки Nike: что запрещали носить спортсменам

Какие запреты, связанные с экипировкой, вошли в историю мирового спорта

РБК
Магия расхламления: как уборка помогла мне переехать в Майами Магия расхламления: как уборка помогла мне переехать в Майами

Иногда наведение порядка в доме может стать толчком к огромным переменам

Cosmopolitan
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
Коллекция машин Стивена Тайлера заставит вас визжать от восторга Коллекция машин Стивена Тайлера заставит вас визжать от восторга

Вы не захотите упустить ни малейшей детали об автомобилях солиста Aerosmith

GQ
Бывший заключённый, а теперь проповедник двигает фондовый рынок Индонезии через Instagram Бывший заключённый, а теперь проповедник двигает фондовый рынок Индонезии через Instagram

Джаман Нурчотиб Мансур отсидел в молодости в тюрьме, а теперь управляет активами

VC.RU
Что посмотреть и попробовать в Югре. Гид «РБК Стиль» Что посмотреть и попробовать в Югре. Гид «РБК Стиль»

Как провести отпуск в одном из крупнейших нефтедобывающих регионов мира

РБК
10 мужских правил от главного редактора MAXIM 10 мужских правил от главного редактора MAXIM

Грех скрывать эти мужские правила от общественности!

Maxim
«Обещала ухаживать за больной бабушкой, но больше так жить не могу» «Обещала ухаживать за больной бабушкой, но больше так жить не могу»

Старение — естественный этап нашей жизни и важный опыт для семьи

Psychologies
Почему мы испытываем ревность и что с этим делать Почему мы испытываем ревность и что с этим делать

Ревность: разбираемся, что это за чувство, как с ним бороться – и зачем

GQ
Москитный флот: 5 важных фактов о комарах Москитный флот: 5 важных фактов о комарах

Рассказываем о комарах — раздражающих и опасных насекомых

Maxim
Пястные кости Homo naledi заняли промежуточное место между людьми и австралопитеками Пястные кости Homo naledi заняли промежуточное место между людьми и австралопитеками

Большие пальцы людей представляют пример переходного состояния в эволюции

N+1
Болезни большого города: книги о стрессе, тревоге и травмах с хорошей научной базой Болезни большого города: книги о стрессе, тревоге и травмах с хорошей научной базой

Депрессия, детские травмы, тревожность – можно ли помочь себе с помощью книг?

Популярная механика
Открыть в приложении