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

Лучшие лайфхаки для дома и не только: 7 удивительных применений суперклея Лучшие лайфхаки для дома и не только: 7 удивительных применений суперклея

Некоторые лайфхаки могут показаться вам странными, однако они правда работают!

ТехИнсайдер
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
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
Синдром раздраженного кишечника: 4 самых распространенных симптома Синдром раздраженного кишечника: 4 самых распространенных симптома

Как распознать у себя синдром раздраженного кишечника?

Cosmopolitan
Вся правда о холестерине Вся правда о холестерине

Кому действительно нужно его снижать и на что способны статины?

Лиза
6 причин, почему ты не можешь перестать есть, даже если сыт 6 причин, почему ты не можешь перестать есть, даже если сыт

Вредные привычки, мешающие перестать переедать

Playboy
«Ты защитил семью»: вдова Михаила Круга в день его гибели показала нежное фото «Ты защитил семью»: вдова Михаила Круга в день его гибели показала нежное фото

Вдова Михаила Круга почтила память легендарного шансонье

Cosmopolitan
Почему не каждый хороший любовник может стать хорошим мужем? Почему не каждый хороший любовник может стать хорошим мужем?

Почему отношения складываются только в сексе, а совместная жизнь не ладится

Psychologies
Психотерапевт рассказала, как правильно хвалить детей, чтобы они выросли целеустремленными и уверенными в себе Психотерапевт рассказала, как правильно хвалить детей, чтобы они выросли целеустремленными и уверенными в себе

3 вещи, которые делают родители, воспитывающие психологически сильных детей

Inc.
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
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
Магнитное пересоединение экспоненциально быстро лишило черную дыру магнитного поля Магнитное пересоединение экспоненциально быстро лишило черную дыру магнитного поля

Физики провели моделирование намагниченной черной дыры, окруженной плазмой

N+1
Эту команду не спасти: чего добивалась наша сборная по футболу при каждом из 13 тренеров с 1992 года до сих пор Эту команду не спасти: чего добивалась наша сборная по футболу при каждом из 13 тренеров с 1992 года до сих пор

Похоже, что в неудачах наших футболистов они виноваты меньше всего

Maxim
«Почему он не пишет и не звонит?» Отвечают мужчины «Почему он не пишет и не звонит?» Отвечают мужчины

Почему мужчины иногда внезапно пропадают?

Psychologies
Как автор книги «Секс и одинокая девушка» превратила Cosmopolitan в легенду Как автор книги «Секс и одинокая девушка» превратила Cosmopolitan в легенду

Глава из книги «Лето на Парк-авеню» о Хелен Герли Браун, редакторе Cosmopolitan

Cosmopolitan
«Проклятые экономики» «Проклятые экономики»

Отрывок из книги «Проклятые экономики» об экономических катастрофах разных эпох

N+1
Новые технологии в энергетике: безаварийное электроснабжение предприятий Новые технологии в энергетике: безаварийное электроснабжение предприятий

Методы защиты от аварийных обесточиваний на предприятиях

Популярная механика
Без черной звезды Без черной звезды

Почему Тимати ушел из Black Star и чем он сейчас занимается

Forbes
Лечение без назначения: как защитить организм от лекарственных средств в водопроводной воде Лечение без назначения: как защитить организм от лекарственных средств в водопроводной воде

Как самостоятельно позаботиться о себе и предотвратить «лечение без назначения»?

Популярная механика
Сибирские ученые разработали кремниевый солнечный элемент с почти рекордным показателем эффективности Сибирские ученые разработали кремниевый солнечный элемент с почти рекордным показателем эффективности

Ученые создали элемент для преобразования солнечного излучения в электричество

Популярная механика
Лодка — это тоже дом Лодка — это тоже дом

Яхтенный капитан основал верфь и строит поморские суда в Архангельске

Seasons of life
Побег на секретном самолете, допросы и ревнивая жена: судьба Михаила Девятаева Побег на секретном самолете, допросы и ревнивая жена: судьба Михаила Девятаева

Михаил Девятаев: мальчик из глухой деревни, воплотивший в жизнь грезы о небе

Cosmopolitan
Андрей Фёдоров делает блокирующие чехлы для телефонов с помощью технологии 1836 года. Нужны ли они кому-то, кроме чиновников и шпионов? Андрей Фёдоров делает блокирующие чехлы для телефонов с помощью технологии 1836 года. Нужны ли они кому-то, кроме чиновников и шпионов?

CEO Velter — как шил первые чехлы и искал покупателей на Facebook

Inc.
Широкие натуры: 5 самых щедрых мужчин по знаку зодиака Широкие натуры: 5 самых щедрых мужчин по знаку зодиака

Мужчин каких знаков точно нельзя назвать скрягами. Лови наш топ-5

VOICE
Российские физики установили алмазные детекторы на Большой адронный коллайдер Российские физики установили алмазные детекторы на Большой адронный коллайдер

Алмазные датчики помогут получить новые данные об устройстве материи

Популярная механика
Статистика: 10 мобильных приложений, которые больше всего раздражают, и 10 — которые приносят удовольствие Статистика: 10 мобильных приложений, которые больше всего раздражают, и 10 — которые приносят удовольствие

Как приложения делают людей довольными, а какие выводят из себя

Maxim
Как уснуть в жару: 10 хитростей Как уснуть в жару: 10 хитростей

Как выспаться жарким летом?

Psychologies
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
Цыган и Дезик: первые суборбитальные туристы в истории Цыган и Дезик: первые суборбитальные туристы в истории

В 1951 году Цыган и Дезик впервые вернулись из суборбитального полета

N+1
История одной песни: Buddy Holly, Weezer, 1994 История одной песни: Buddy Holly, Weezer, 1994

Песня из операционной системы Windows 95, которая проложила дорогу хипстерам

Maxim
Открыть в приложении