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

10 скрытых возможностей поиска Google, о которых ты, скорее всего, не знал 10 скрытых возможностей поиска Google, о которых ты, скорее всего, не знал

В Google можно делать много интересных вещей!

Maxim
Битва за плиту: почему большинство шеф-поваров — мужчины и как изменить эту ситуацию Битва за плиту: почему большинство шеф-поваров — мужчины и как изменить эту ситуацию

C какими препятствиями сталкиваются женщины, строящие карьеру в индустрии еды

Forbes
100 самых сексуальных женщин страны: 100-53 100 самых сексуальных женщин страны: 100-53

Итоговый рейтинг «100 самых сексуальных женщин страны – 2019»

Maxim
7 способов зарядиться энергией перед трудным днем 7 способов зарядиться энергией перед трудным днем

Как получить энергию перед сложным днем, чтобы не проиграть стрессу

Psychologies
Умчи меня, олень? Саблезубый олень? Где и как найти загадочную кабаргу Умчи меня, олень? Саблезубый олень? Где и как найти загадочную кабаргу

В Сибири можно встретить необыкновенное и крайне скрытное животное

Вокруг света
Игумен Пантелеимон Игумен Пантелеимон

Выпускник мехмата МГУ, программист, интеллектуал стал игуменом

Seasons of life
Умеют, практикуют Умеют, практикуют

Как прийти к осознанности кратчайшим путем

Harper's Bazaar
Урна с восточным орнаментом Урна с восточным орнаментом

Рассказ Антона Секисова о журналисте, который интервьюирует у похоронного агента

Esquire
Как увеличить свой доход, работая столько же: 5 советов эксперта Как увеличить свой доход, работая столько же: 5 советов эксперта

Многие женщины сталкиваются с тем, что они много работают, но мало зарабатывают

Cosmopolitan
Осторожно, мультики: что не так с диснеевскими героями Осторожно, мультики: что не так с диснеевскими героями

Вместе с психотерапевтом разбираемся в скрытых смыслах диснеевских историй

Psychologies
10 фраз, которые лучше никогда не произносить 10 фраз, которые лучше никогда не произносить

Фразы, которые могут больно ранить, обесценить или просто расстроить других

Psychologies
Гусеницы позаимствовали у вирусов белки для убийства наездников Гусеницы позаимствовали у вирусов белки для убийства наездников

Они не дают личинкам наездников развиваться

N+1
Как проверить автомобиль с пробегом по базам. Полная инструкция Как проверить автомобиль с пробегом по базам. Полная инструкция

Что можно узнать об истории машины по VIN-коду

РБК
7 лучших CGI-трейлеров видеоигр всех времен 7 лучших CGI-трейлеров видеоигр всех времен

Кинематографичные ролики к играм превратились в отдельный жанр искусства!

Maxim
Чистые помыслы: как выбрать средство для умывания на лето Чистые помыслы: как выбрать средство для умывания на лето

Подбираем оптимальную текстуру для ежедневного ритуала умывания

Esquire
Атомный реактор Билла Гейтса Атомный реактор Билла Гейтса

Почему один из богатейших людей на Земле инвестирует в АЭС нового типа

Популярная механика
Тонька-пулеметчица: как деревенская девчонка стала нацистским палачом Тонька-пулеметчица: как деревенская девчонка стала нацистским палачом

Она была уверена, что больше трех лет не дадут, но Тонька-пулеметчица ошиблась

Cosmopolitan
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
Хотите поговорить о Боге? 8 необычных сериалов о религии Хотите поговорить о Боге? 8 необычных сериалов о религии

Необычные сериалы о религии

Cosmopolitan
Красота на любителя Красота на любителя

Социальные сети призывают нас принимать себя любыми

Robb Report
Жми на газ: как привычка экономить время мешает нам жить Жми на газ: как привычка экономить время мешает нам жить

Отрывок из книги основателей Business Relations «Контекст жизни»

Forbes
Что мне снег, что мне зной: история легендарного внедорожника УАЗ Что мне снег, что мне зной: история легендарного внедорожника УАЗ

Знаменитый отечественный внедорожник, который умеет всё

Вокруг света
От мамы Коляна до молодой невесты: как изменилась Марина Федункив От мамы Коляна до молодой невесты: как изменилась Марина Федункив

Марина Федункив не верила, что найдет свое счастье

Cosmopolitan
Невеста пригласила на свадьбу бывшую своего жениха, и та испортила праздник Невеста пригласила на свадьбу бывшую своего жениха, и та испортила праздник

Чем может обернуться идея позвать бывших партнеров на свадьбу?

Psychologies
Дмитрий Светозаров. Рукописи не горят Дмитрий Светозаров. Рукописи не горят

Режиссер Дмитрий Светозаров открыл многих современных кинозвезд

Коллекция. Караван историй
Как сложились жизни звезд культового клипа Belle: Светиковой, Петкуна и других Как сложились жизни звезд культового клипа Belle: Светиковой, Петкуна и других

Личная жизнь звезд из клипа Belle

Cosmopolitan
Динамика квантового транспорта в фрактальных решетках оказалась зависима от размерности фрактала Динамика квантового транспорта в фрактальных решетках оказалась зависима от размерности фрактала

Измерение характеристик квантового транспорта в фрактальных фотонных решетках

N+1
«Если в Москве будет ЦМТ, то в СССР пойдёт крупный американский капитал»: история первого бизнес-центра страны «Если в Москве будет ЦМТ, то в СССР пойдёт крупный американский капитал»: история первого бизнес-центра страны

Центр международный торговли в СССР построил миллиардер Арманд Хаммер

VC.RU
Лимонову нужен был хаос, потому что он сам из демонария. Виктория Токарева: «Ничем не интересуюсь, но все знаю» Лимонову нужен был хаос, потому что он сам из демонария. Виктория Токарева: «Ничем не интересуюсь, но все знаю»

Писательница Виктория Токарева вспоминает Эдуарда Лимонова и его жен

СНОБ
Луны далеких миров: как ученые впервые увидели рождение спутника планеты Луны далеких миров: как ученые впервые увидели рождение спутника планеты

Астрономы обнаружили около планеты облако вещества, в котором образуются ее луны

Forbes
Открыть в приложении