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

Пот, кровь, слёзы и крест Пот, кровь, слёзы и крест

В конце XI века десятки тысяч людей отправились освобождать Иерусалим

Дилетант
Как сказать партнеру о том, что вы хотите расстаться Как сказать партнеру о том, что вы хотите расстаться

Эти четыре правила помогут вам экологично расстаться с партнером

Psychologies
В волокна ткани встроили чипы памяти и датчики температуры В волокна ткани встроили чипы памяти и датчики температуры

Американские инженеры разработали умное волокно

N+1
История немецкой философии — в биографиях четырех крупнейших философов XX века: фрагмент книги Вольфрама Айленбергера «Время магов» История немецкой философии — в биографиях четырех крупнейших философов XX века: фрагмент книги Вольфрама Айленбергера «Время магов»

Глава из книги «Время магов. Великое десятилетие в философии 1929−1939»

Esquire
10 важных вопросов о Персеидах 10 важных вопросов о Персеидах

Метеорные потоки — явление очень увлекательное и романтичное!

Популярная механика
Су-75 за $30 млн: что известно о новом ЛТС Checkmate Су-75 за $30 млн: что известно о новом ЛТС Checkmate

Что известно о новом российском военном самолёте?

Популярная механика
Парад беспилотного флота: дроны на МАКС-2021 Парад беспилотного флота: дроны на МАКС-2021

Перспективные разработки из сектора летательных беспилотных аппаратов

Популярная механика
Ампульная косметика: чем хороша и почему ее стоит попробовать? Ампульная косметика: чем хороша и почему ее стоит попробовать?

Экспресс-формулы внутри стеклянных ампул — отдельный вид бьюти-ухода

Esquire
Злоупотребление чревато: самые нездоровые кухни мира Злоупотребление чревато: самые нездоровые кухни мира

Через кухню мы открываем для себя массу местных традиций

Вокруг света
«День, когда я прикоснулась к незнакомцу» «День, когда я прикоснулась к незнакомцу»

Наша читательница делится своим необычным интимным опытом.

Psychologies
Хьюстон, у нас проблемы: что писали астронавты NASA в своих личных дневниках во время пребывания на Международной космической станции Хьюстон, у нас проблемы: что писали астронавты NASA в своих личных дневниках во время пребывания на Международной космической станции

Записи из личных дневников астронавтов NASA: про работу, спорт, отдых и другое

Esquire
Всё достижимо Всё достижимо

Топ-менеджер крупнейших российских компаний вдруг занялся пауэрлифтингом

Robb Report
«Математика — отличный способ борьбы с дискриминацией»: как Александра Скрипченко стала первой женщиной — деканом матфака ВШЭ «Математика — отличный способ борьбы с дискриминацией»: как Александра Скрипченко стала первой женщиной — деканом матфака ВШЭ

Как обстоят дела с гендерным равенством в точных науках в Европе и России?

Forbes
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
Владислав Мамышев-Монро: Верни мне жизнь Владислав Мамышев-Монро: Верни мне жизнь

«Цветик-семицветик» — проект-исследование творчества Владислава Мамышева-Монро

СНОБ
Как биомаркеры какао-бобов помогут избавиться от детского труда Как биомаркеры какао-бобов помогут избавиться от детского труда

Исследователи нашли способ сделать производство шоколада безопасным

Популярная механика
Простые советы как не отравиться домашней едой Простые советы как не отравиться домашней едой

Основы безопасности пищевых продуктов от эксперта

Популярная механика
12 фильмов о спорте, которые вдохновляют на победу 12 фильмов о спорте, которые вдохновляют на победу

Cамое время посмотреть кино о спортсменах и их пути

GQ
Мороженое и сорбеты: история и 4 оригинальных рецепта Мороженое и сорбеты: история и 4 оригинальных рецепта

История мороженого и интересные варианты прохладительного десерта

Вокруг света
«Любимая мне изменила»: Игорь Петренко и другие мужчины, простившие избранниц «Любимая мне изменила»: Игорь Петренко и другие мужчины, простившие избранниц

Супружеская неверность часто становится причиной разводов

Cosmopolitan
Боат-шеринг. Михаил Высоковский — о том, как в Москве развивают аренду катеров Боат-шеринг. Михаил Высоковский — о том, как в Москве развивают аренду катеров

В Москве открылся первый в России клуб совместного использования катеров

СНОБ
Экспансия на Запад Экспансия на Запад

«Сибагро» расширила свиноводческий бизнес за счет покупки активов «Промагро»

Агроинвестор
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
Честное «Удовольствие»: в прокат выходит фильм про порноиндустрию без нотаций и шок-контента Честное «Удовольствие»: в прокат выходит фильм про порноиндустрию без нотаций и шок-контента

Как «Удовольствие», несмотря на провокационную тему порно, понравился многим

Forbes
Полный фейстюн! Зачем девушки переделывают лица как на масках в инстаграме Полный фейстюн! Зачем девушки переделывают лица как на масках в инстаграме

Хирург: какие операции стали популярны в нашей стране из-за фейстюн-тренда

Cosmopolitan
Правила нетворкинга на деловых мероприятиях: как события формируют сообщество единомышленников Правила нетворкинга на деловых мероприятиях: как события формируют сообщество единомышленников

Аспекты нетворкинга в рамках крупных мероприятий

Forbes
Ремейк культовой «Сплетницы» против спин-оффа не менее знаковой «Американской истории ужасов». Новая битва сериалов Ремейк культовой «Сплетницы» против спин-оффа не менее знаковой «Американской истории ужасов». Новая битва сериалов

Разбираемся, почему спин-офф получился куда более вторичным, чем ремейк

СНОБ
Зависит от возраста: как правильно худеть в 30, 40 и 50 лет Зависит от возраста: как правильно худеть в 30, 40 и 50 лет

Почему при похудении стоит принимать во внимание возраст

Cosmopolitan
Хабиб Нурмагомедов стал лидером нового рейтинга звезд Forbes Хабиб Нурмагомедов стал лидером нового рейтинга звезд Forbes

Первое место нового рейтинга звезд Forbes занял Хабиб Нурмагомедов

Forbes
Две пиццы на команду и другие странные бизнес-принципы Джефа Безоса Две пиццы на команду и другие странные бизнес-принципы Джефа Безоса

Экстравагантные правила ведения бизнеса от Джефа Безоса

Maxim
Открыть в приложении