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

Как фотографировать девушек Как фотографировать девушек

Звезда феминистского искусства и лицо Calvin Klein наводит объектив на себя

Playboy
Ламинирование бровей: что нужно знать о процедуре Ламинирование бровей: что нужно знать о процедуре

Чем российская процедура ламинирования бровей покорила весь мир?

РБК
Будущее стратегической авиации: B-21 против ПАК ДА Будущее стратегической авиации: B-21 против ПАК ДА

В России и США разрабатываются новые модели стратегических бомбардировщиков

Популярная механика
Как повысить самооценку, изменив свое мышление Как повысить самооценку, изменив свое мышление

Какой образ мыслей может научить нас уважать себя?

Psychologies
От «Красной жары» до «Черной вдовы»: как менялись русские герои в западном кино От «Красной жары» до «Черной вдовы»: как менялись русские герои в западном кино

Как менялись персонажи из России в массовой культуре в течение последних 70 лет

Forbes
Шестое чувство времени Шестое чувство времени

О фильме «Время» М. Найта Шьямалана

Weekend
Не выдумка и не прихоть: 5 мифов о ПМС, которые портят нам жизнь Не выдумка и не прихоть: 5 мифов о ПМС, которые портят нам жизнь

Мифы о ПМС

Cosmopolitan
10 эффективных способов избавиться от храпа 10 эффективных способов избавиться от храпа

Храп — проблема, из-за которой можно проснуться разбитым и чувствовать усталость

РБК
Почему ходьба жизненно необходима и сколько нужно гулять в день Почему ходьба жизненно необходима и сколько нужно гулять в день

Прогулка — самый простой источник радости и смысла, уверен Эрлинг Кагге

РБК
Острова невезения. Похожа ли Белоруссия на Гаити Острова невезения. Похожа ли Белоруссия на Гаити

История убитого гаитянского президента Жовенеля Моиза

СНОБ
«Без нравоучений про женскую мудрость»: как работает феминистская терапия «Без нравоучений про женскую мудрость»: как работает феминистская терапия

Что такое феминистская психотерапия и какие принципы она исповедует?

Psychologies
Геном дрожжей отредактировали в космосе Геном дрожжей отредактировали в космосе

В космосе в геном дрожжей внесли двухцепочечные разрывы, чтобы исследовать ДНК

N+1
Сильнее страха и отчаяния. О Филиппе Авдееве — актере, режиссере и создателе бренда «Белый шум» Сильнее страха и отчаяния. О Филиппе Авдееве — актере, режиссере и создателе бренда «Белый шум»

Филипп Авдеев о судьбе театра «Гоголь-центра» и своей собственной жизни

СНОБ
Куда ты, «Наука»? Почему российский модуль пытался улететь с МКС Куда ты, «Наука»? Почему российский модуль пытался улететь с МКС

Разбираемся, что случилось с модулем «Наука» после стыковки с МКС

N+1
Край гор и водопадов Край гор и водопадов

Прекрасная Адыгея, где можно полюбоваться фантастическими пейзажами

Лиза
«Революция — это самый обычный день». Отрывок из книги о военном фотокорреспонденте Герде Таро «Революция — это самый обычный день». Отрывок из книги о военном фотокорреспонденте Герде Таро

Отрывок из книги Хелены Янечек «Герда Таро: двойная экспозиция»

СНОБ
Дело тонкое: актеры сериала Дело тонкое: актеры сериала

Как выглядят актеры сериала "Великолепный век", прославившиеся на весь мир

Cosmopolitan
Любовные сцены и «Оскар»: удивительные факты о фильме «Москва слезам не верит» Любовные сцены и «Оскар»: удивительные факты о фильме «Москва слезам не верит»

Судьбоносная картина режиссера Владимира Меньшова — «Москва слезам не верит»

Cosmopolitan
Запускал стартапы, чтобы побороть тревожность: история Питера Левелса, который поставил цель сделать 12 сервисов за год Запускал стартапы, чтобы побороть тревожность: история Питера Левелса, который поставил цель сделать 12 сервисов за год

Кто такой Питер Левелс и как он запустил 12 стартапов?

VC.RU
«Мне казалось, все так живут»: почему я оставалась с абьюзером «Мне казалось, все так живут»: почему я оставалась с абьюзером

Татьяна Галахова рассказывает, как насилие в семье отражается на взрослой жизни

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

Пикап, пулемет, сварочный аппарат…

Maxim
Последний писк: модные тенденции, заданные фильмами Последний писк: модные тенденции, заданные фильмами

Самые яркие образы из кино, надолго запомнившиеся зрителям и повлиявшие на моду

Cosmopolitan
Вопросы к нечистой силе: как гадали крестьяне Вопросы к нечистой силе: как гадали крестьяне

Как крестьяне гадали на урожай, на погоду и на будущего мужа

Культура.РФ
«Странный тип по имени Энди Уорхол». Отрывок из книги Майкла Шнейерсона «Странный тип по имени Энди Уорхол». Отрывок из книги Майкла Шнейерсона

Отрывок из главы об Энди Уорхоле из книги «Бум» Майкла Шнейерсона

СНОБ
Сывороточный белок превратили в термостойкий пенопласт Сывороточный белок превратили в термостойкий пенопласт

Ученые разработали материал, выдерживающий нагрев до 180 градусов Цельсия

N+1
Как обнаружить в себе скрытые желания и возможности: советы эксперта Как обнаружить в себе скрытые желания и возможности: советы эксперта

Тень — бессознательная часть личности, которую ты в себе отрицаешь и подавляешь

Cosmopolitan
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
Как быстро похудеть мужчине: исчерпывающий список советов Как быстро похудеть мужчине: исчерпывающий список советов

Подборка эффективных и безопасных способов похудения в домашних условиях

Playboy
Когда твой парень — монстр: 10 фильмов о любви красавиц и чудовищ Когда твой парень — монстр: 10 фильмов о любви красавиц и чудовищ

Можно ли любить монстра? Можно, и легко!

Cosmopolitan
Накопленные человечеством знания исчезают из-за «битых» ссылок — страдают даже научные статьи и документы Накопленные человечеством знания исчезают из-за «битых» ссылок — страдают даже научные статьи и документы

Почему интернет портится со временем и как решают проблему учёные и технологи

VC.RU
Открыть в приложении