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

Телескопы с жидким зеркалом: как это работает Телескопы с жидким зеркалом: как это работает

Есть ли у «жидких ртутных телескопов» будущее?

Популярная механика
Разгон для слабаков: чемпионы живой природы по прыжкам в высоту Разгон для слабаков: чемпионы живой природы по прыжкам в высоту

В мире животных идут свои состязания по прыжкам в высоту

Вокруг света
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
Лжеимператор, поручик-бунтовщик, ссыльный песенник: три дерзких побега с каторги Лжеимператор, поручик-бунтовщик, ссыльный песенник: три дерзких побега с каторги

3 истории побегов с каторги

Вокруг света
Как Миддлтон, Маркл, Диана и другие монархи познакомились с будущими мужьями Как Миддлтон, Маркл, Диана и другие монархи познакомились с будущими мужьями

Любовные истории членов монаршей семьи похожи на сюжеты романтических фильмов

Cosmopolitan
На солнечной стороне На солнечной стороне

Дом архитектора Александра Дорохова, руководителя бюро «AD Project»

Seasons of life
«Больные дети пугают наших». Кто борется с особенными детьми, а кто им помогает «Больные дети пугают наших». Кто борется с особенными детьми, а кто им помогает

Две истории. Одна — о ненависти к особенным детям. Другая — о любви

СНОБ
«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
«Я снова мама»: как решиться на беременность после потери ребенка «Я снова мама»: как решиться на беременность после потери ребенка

Как не потерять веру и найти в себе силы для планирования новой беременности

Psychologies
Любимка публики Любимка публики

Как танцор из Екатеринбурга заработал $3 млн и дважды попал в рейтинги Forbes

Forbes
Как напиваются насекомые, птицы и животные Как напиваются насекомые, птицы и животные

Алкоголь — вот что объединяет людей и животный мир

Maxim
7 смертельных опасностей, которые поджидали наших предков прямо у них дома 7 смертельных опасностей, которые поджидали наших предков прямо у них дома

Двести лет назад не нужно было даже выходить из дома, чтобы неожиданно умереть!

Maxim
«Помощь в зачатии — это необязательно сразу ЭКО»: СЕО медиа о фертильности — про мифы о бесплодии и будущее фемтеха «Помощь в зачатии — это необязательно сразу ЭКО»: СЕО медиа о фертильности — про мифы о бесплодии и будущее фемтеха

Интервью с основательницей «Реи» — новом медиа о сексуальном здоровье и зачатии

Forbes
Мой размерчик Мой размерчик

9 оптимальных решений для маленьких квартир

Лиза
«Научные споры о происхождении человека». Отрывок из книги антрополога Криса Стрингера «Остались одни» «Научные споры о происхождении человека». Отрывок из книги антрополога Криса Стрингера «Остались одни»

Почему из всех видов первобытных людей на Земле остались только Homo sapiens?

СНОБ
Устрицы посчитали покрытый бактериями микропластик едой и предпочли его чистому Устрицы посчитали покрытый бактериями микропластик едой и предпочли его чистому

Ученые недооценили количество микропластика, поглощаемого животными

N+1
Как выглядели в юности Гузеева, Андреева, Бадоева и другие звезды Первого канала Как выглядели в юности Гузеева, Андреева, Бадоева и другие звезды Первого канала

Этими популярными телеведущими любуется вся страна

Cosmopolitan
Спасают и калечат: 5 фактов о подушках безопасности Спасают и калечат: 5 фактов о подушках безопасности

Порой подушки безопасности становятся причиной гибели водителей и пассажиров

Вокруг света
«Белый лотос»: сериал про Гавайи без рая или как отпуск может стать кошмаром «Белый лотос»: сериал про Гавайи без рая или как отпуск может стать кошмаром

На Амедиатеке вышел сериал «Белый лотос» - как раз в разгар отпусков

Cosmopolitan
Отстрел полосатых неясытей пошел на пользу пятнистым Отстрел полосатых неясытей пошел на пользу пятнистым

Орнитологи нашли способ замедлить падение численности пятнистых неясытей

N+1
Метод «Команды 29». Чем запомнится объявившее о самороспуске независимое объединение юристов Метод «Команды 29». Чем запомнится объявившее о самороспуске независимое объединение юристов

Какие дела за годы своего существования вела и предавала огласке «Команда 29»

СНОБ
Пищухи поели ячьего помета и снизили уровень метаболизма ради выживания в зимнем Тибете Пищухи поели ячьего помета и снизили уровень метаболизма ради выживания в зимнем Тибете

При этом они не делают запасов корма и не впадают в спячку

N+1
8 жаропонижающих лайфхаков для автомобилистов 8 жаропонижающих лайфхаков для автомобилистов

Как не спариться от жары в автомобиле

Maxim
«Дорога в Китеж»: отрывок из нового романа Бориса Акунина «Дорога в Китеж»: отрывок из нового романа Бориса Акунина

Фрагмент из романа «Дорога в Китеж» о «мушкетерах», желающих свергнуть Николая I

СНОБ
Есть возле Рэдинга тюрьма... Есть возле Рэдинга тюрьма...

История Рэдингской тюрьмы

Дилетант
Игра Бакмана: эссе автора Игра Бакмана: эссе автора

Фредрик Бакман написал эссе о том, как тренировал футбольную команду дочери

Esquire
Гендиректор Spotify в России и СНГ Илья Алексеев: «По статистике прослушиваний по всей России лидирует Моргенштерн, а в Уфе — BTS» Гендиректор Spotify в России и СНГ Илья Алексеев: «По статистике прослушиваний по всей России лидирует Моргенштерн, а в Уфе — BTS»

Как Spotify удается конкурировать с локальными игроками и что слушают в России

Inc.
Высшее образование стало бесполезным? Почему школьники больше не хотят поступать в вузы Высшее образование стало бесполезным? Почему школьники больше не хотят поступать в вузы

Как будет меняться высшая школа в содержательном и организационном плане?

СНОБ
Античный герой Античный герой

Кого люди будут вспоминать через столетия?

Популярная механика
Вундерваффе, которое лопнуло. Рейтинг немецкого супероружия Вундерваффе, которое лопнуло. Рейтинг немецкого супероружия

Немецкое супероружие — дикие деньги не ветер…

Maxim
Открыть в приложении