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

Где берут энергию бактерии подледных озер Антарктиды Где берут энергию бактерии подледных озер Антарктиды

Как в условиях Антарктиды работает углеродный цикл?

ТехИнсайдер
Разница температур Разница температур

Как быть, если у партнеров не совпадают потребности в сексе?

Лиза
Лики Вики Лики Вики

До съемки в нашем презренном журнале снизошла богиня «Инстаграма» Вики Одинцова

Maxim
Шестое чувство времени Шестое чувство времени

О фильме «Время» М. Найта Шьямалана

Weekend
«Не место высоких достижений, а удовольствие для всех»: почему спорт в России должен быть доступен каждому «Не место высоких достижений, а удовольствие для всех»: почему спорт в России должен быть доступен каждому

Почему важна инклюзия и вовлечение девочек и женщин в командные виды спорта?

Forbes
Блогер Блогер

Секреты блогеров: как попасть в тренды и сколько можно заработать?

Лиза
Египтологи воссоединили хранившиеся на разных континентах отрывки из Книги мертвых Египтологи воссоединили хранившиеся на разных континентах отрывки из Книги мертвых

Американские египтологи соединили две части древнеегипетского артефакта

N+1
6 привычек, от которых стоит отказаться, чтобы стать счастливее 6 привычек, от которых стоит отказаться, чтобы стать счастливее

Какие же привычки мешают нам начать жить лучше?

Psychologies
Польза льняного масла: научные данные Польза льняного масла: научные данные

Что нужно знать о льняном масле какие могут быть от него побочные эффекты

РБК
От Бельгии до Эсватини: как выглядят принцессы разных стран мира От Бельгии до Эсватини: как выглядят принцессы разных стран мира

Рассказываем о современных принцессах и их образе жизни

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.
Крошечное устройство на кончике пальца генерирует энергию из пота человека даже во время сна Крошечное устройство на кончике пальца генерирует энергию из пота человека даже во время сна

Этот прибор вырабатывает энергию, даже если владелец залипает в телефон или спит

Популярная механика
Из дерева сделали ион-проводящие мембраны Из дерева сделали ион-проводящие мембраны

Ученые покрыли древесину гидрогелем и превратили ее в ион-селективный материал

N+1
Ялта, парус! Самые романтичные фильмы про каникулы Ялта, парус! Самые романтичные фильмы про каникулы

Романтически фильмы, которые зарядят тебя хорошим настроением

Cosmopolitan
Курсы по кибербезопасности и повышению самооценки: как корпорации поддерживают девочек Курсы по кибербезопасности и повышению самооценки: как корпорации поддерживают девочек

Крупные компании, которые стремятся переломить гендерные стереотипы

Forbes
Исследование: только в 1% статей об экономике можно встретить комментарии предпринимательниц Исследование: только в 1% статей об экономике можно встретить комментарии предпринимательниц

Женщины реже, чем мужчины, выступают как эксперты в материалах российских СМИ

Forbes
Ректор РАНХиГС Владимир Мау: Будьте готовы учиться всю жизнь Ректор РАНХиГС Владимир Мау: Будьте готовы учиться всю жизнь

Ректор Президентской академии Владимир Мау дает советы студентам и абитуриентам

СНОБ
Холодный расчет Холодный расчет

Какие десерты можно есть летом без вреда для фигуры?

Лиза
«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
Взломать не строить: почему власти 11 государств закупали шпионский софт у Израиля Взломать не строить: почему власти 11 государств закупали шпионский софт у Израиля

Государства использовали шпионский софт: почему для граждан это хорошая новость

Forbes
Беньямин Форестер Беньямин Форестер

Пасечник-швейцарец делает мёд в Переславле-Залесском

Seasons of life
Мировой феномен и интеллектуальное разочарование: как создавалась «Игра престолов» Мировой феномен и интеллектуальное разочарование: как создавалась «Игра престолов»

Как создавалась одна из самых масштабных киновселенных современности

Forbes
Месть мужу: история романа Фриды Кало и Льва Троцкого Месть мужу: история романа Фриды Кало и Льва Троцкого

Это был странная пара: революционер Лев Троцкий художница Фрида Кало

Cosmopolitan
В домашних условиях: как приготовить чак-чак дома В домашних условиях: как приготовить чак-чак дома

Правильный рецепт и секреты приготовления легендарного татарского угощения

Вокруг света
«У русских и лопата стреляет…». История самого бесполезного советского оружия «У русских и лопата стреляет…». История самого бесполезного советского оружия

Дас ист руссише вундерваффе

Maxim
Отдала лучшие годы! Ошибки, которые совершают в отношениях женщины разных знаков Отдала лучшие годы! Ошибки, которые совершают в отношениях женщины разных знаков

Давай посмотрим, какие ошибки чаще всего совершают знаки в отношениях

VOICE
Маршрутка для олимпийского мишки. Как выглядел главный автомобиль Олимпиады-80 Маршрутка для олимпийского мишки. Как выглядел главный автомобиль Олимпиады-80

Олимпийский РАФ: с холодильником и кондиционером, но фанерным полом

Maxim
6 безобидных мероприятий, которые могут убить самые крепкие отношения 6 безобидных мероприятий, которые могут убить самые крепкие отношения

Если вы пройдете все испытания вдвоем — будете вместе вечно

Maxim
Всегда первая! Всегда первая!

Как определить подходящий тебе вид спорта с помощью нумерологии

Лиза
Забудьте про «Элен и ребята»! 8  французских сериалов, которые вас удивят Забудьте про «Элен и ребята»! 8  французских сериалов, которые вас удивят

Французские сериалы, на которые стоит обратить внимание

Cosmopolitan
Открыть в приложении