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

11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
«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
Косметические проблемы, которые могут означать серьезную болезнь: не пропусти! Косметические проблемы, которые могут означать серьезную болезнь: не пропусти!

Иногда банальный прыщик или шелушение — это симптомы болезни

Cosmopolitan
Креатин: как правильно принимать популярную спортивную добавку Креатин: как правильно принимать популярную спортивную добавку

Преимущества и недостатки креатина

Playboy
Дроны приходят на помощь спасателям Дроны приходят на помощь спасателям

Дроны в работе пожарных, медицинских работников, поисково-спасательных бригад

Популярная механика
Когда подчиненные умнее тебя: как преодолеть синдром бездельника и самозванца Когда подчиненные умнее тебя: как преодолеть синдром бездельника и самозванца

Отрывок из книги «Мама, я тимлид!» — о том, как быть руководителем

Inc.
Валерия Астапова. Против правил Валерия Астапова. Против правил

Валерия Астапова добилась всего сама

Коллекция. Караван историй
В ЮАР обнаружили костяное орудие парантропа древностью более миллиона лет В ЮАР обнаружили костяное орудие парантропа древностью более миллиона лет

Ученые нашли костяное орудие труда и псевдоорудия парантропа в пещере Купера

N+1
Правило двух недель: как пережить тяжелый разрыв Правило двух недель: как пережить тяжелый разрыв

Несколько советов, которые позволят тебе быстрее исцелиться от расставания

Cosmopolitan
Фата по талонам и спиртное по карточкам: как праздновали свадьбы в 1980-х Фата по талонам и спиртное по карточкам: как праздновали свадьбы в 1980-х

Как в предперестроечные времена устраивали свадьбы

Psychologies
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
Почему женщины убивают: 5 жестоких преступниц, о которых сняли кино Почему женщины убивают: 5 жестоких преступниц, о которых сняли кино

Женщины — нежные создания? Ну уж нет, точно не эти.

VOICE
Полуголые и смешные: как выглядят звезды шоу «Женский стендап» в бикини Полуголые и смешные: как выглядят звезды шоу «Женский стендап» в бикини

Пляжные снимки звезд шоу «Женский стендап»

Cosmopolitan
«Агония закончилась»: Меган Маркл освободила принца Гарри «Агония закончилась»: Меган Маркл освободила принца Гарри

Меган Маркл дождалась редкой похвалы от королевского биографа

Cosmopolitan
Константин Бинкин Константин Бинкин

Художник по свету превращает спектакли в произведения искусства

Собака.ru
Как сделать скриншот на макбуке: 3 простых способа Как сделать скриншот на макбуке: 3 простых способа

Скриншот с макбука: с помощью сочетания клавиш, встроенной и сторонних утилит

CHIP
Складно скроен: как смартфоны с гибким экраном завоевывают рынок Складно скроен: как смартфоны с гибким экраном завоевывают рынок

Как компании возрождают моду на складные телефоны

Forbes
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
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
Что делать, чтобы мечты сбывались: 5 простых, но действенных шагов Что делать, чтобы мечты сбывались: 5 простых, но действенных шагов

Почему у одних желания сбываются как по мановению палочки, а у других — нет?

Cosmopolitan
На высокой ноте: 8 занимательных фактов о комарах На высокой ноте: 8 занимательных фактов о комарах

Раздражающие нас комары на самом деле пережили динозавров

Вокруг света
Отблагодарить по-свински Отблагодарить по-свински

Эти животные не раз жертвовали собой, спасая человечество от тяжелейших болезней

Вокруг света
Игумен Пантелеимон Игумен Пантелеимон

Выпускник мехмата МГУ, программист, интеллектуал стал игуменом

Seasons of life
Психотерапия правда помогает? Вот что думает наука Психотерапия правда помогает? Вот что думает наука

Что ученые думают о пользе психотерапии?

Популярная механика
Без ограничений скорости: книги об автоспорте Без ограничений скорости: книги об автоспорте

Подборка книг об автоспорте: пристегните ремни и погнали!

Популярная механика
Гастрономический хет-трик: интересные закуски под футбол Гастрономический хет-трик: интересные закуски под футбол

Идеальный перекус под футбол, когда чипсы уже надоели

Playboy
Почему домашнее задание вредит школьникам Почему домашнее задание вредит школьникам

Домашнее задание не всегда делает детей умнее

Популярная механика
На дорогах появились новые светофоры. Как по ним ездить? На дорогах появились новые светофоры. Как по ним ездить?

В Москве установили более 100 светофоров, которые работают в совмещенной фазе

РБК
Илья Соболев – о состоянии юмора, обидах и запретах Илья Соболев – о состоянии юмора, обидах и запретах

Размышления комика о несмешной ситуации в индустрии смеха

GQ
Рид Хоффман: «Я фанат игр. И это не шахматы» Рид Хоффман: «Я фанат игр. И это не шахматы»

Венчурный инвестор рассказал, какие игры помогли ему добиться успеха в бизнесе

VC.RU
Открыть в приложении