Vår kunskap om naturens fundamentala partiklar och deras interaktioner sammanfattas av partikelfysikens standardmodell. Att främja vår förståelse inom detta område har krävt experiment som fungerar vid allt högre energier och intensiteter, som producerar extremt stora och informationsrika dataprover. Användningen av maskininlärningsteknik revolutionerar hur vi tolkar dessa dataprover, vilket i hög grad ökar upptäcktspotentialen för nuvarande och framtida experiment. Här sammanfattar vi de utmaningar och möjligheter som kommer med användning av maskininlärning vid gränserna för partikelfysik. T han standard modell av partikelfysik stöds av ett överflöd av experimentella bevis, men vi vet att det inte kan vara en fullständig teori om naturen eftersom, till exempel, det inte kan införliva gravitation eller förklara mörk materia. Dessutom har många egenskaper hos kända partiklar, inklusive neutriner och Higgsboson, ännu inte fastställts experimentellt, och det sätt på vilket de framväxande egenskaperna hos komplexa system av fundamentala partiklar uppstår från den underliggande standardmodellteorin är fortfarande okänt. Många kända partiklar upptäcktes med hjälp av detektorer som gjorde subatomära partiklar synliga för det mänskliga ögat. Till exempel bubbla kammare 1 fylld med överhettade vätskor som kokar när laddade partiklar passerar genom dem omvandlar spåren av partiklar till synliga spår av bubblor, som sedan kan fotograferas och analyseras. Detektorerna vid Large Hadron Collider (LHC) 2 är mycket mer komplexa och registrerar data i mycket högre hastighet än vad som är möjligt med hjälp av bubbelkammare. I LHCb-experimentet 3 analyseras till exempel så många händelser var sjätte sekund som den stora europeiska bubblans kammare registrerade under hela dess elva verksamhetsår (1973)(1974)(1976)(1977)(1978)(1979)(1980)(1981)(1982)(1983)) och de datauppsättningar som samlats in genom ATLAS 4 och CMS 5-experimenten vid LHC är jämförbara med de största industriella dataproven. Det är omöjligt för människor att visuellt inspektera så stora mängder data; algoritmer som körs på stora datoranläggningar tog över denna uppgift för länge sedan. Under de senaste två decennierna har partikelfysiken migrerat mot användning av maskininlärningsmetoder i insamling och analys av sina stora dataprover 6. Pionjärstudier som använde neurala nätverk 7,8 och boostrade beslutsträd 9,10 i tidigare generationsexperiment [11] [12] [13] [14] [15] [17] [18] [19] [21] [21] [22] lade grunden för framväxten av maskininlärning som ett viktigt verktyg vid LHC. Maskinlärande algoritmer gjorde viktiga bidrag till upptäckten av Higgs boson 23, 24 och de flesta data-analysuppgifter nu dra nytta av användningen av maskininlärning. Parallellt med detta har maskininlärningen utvecklats i snabb takt och framför allt har underområdet för djupinlärning levererat övermänskliga prestationer inom flera områden 25, 26. Att införliva dessa verktyg samtidigt som man upprätthåller den vetenskapliga stringens som krävs i partikelfysikanalyser innebär nya utmaningar. Denna översyn fokuserar på tillämpning och utveckling av maskininlärningsmetoder vid LHC, inklusive de senaste framstegen baserade på djupinlärning. Dessutom presenterar vi några exempel på tillämpningar av djupt lärande inom underområdet neutrinofysik, där toppmoderna metoder, t.ex. från datorseende, är naturligt tillämpliga. Sensorerna i LHC-experimenten producerar data med en hastighet av ungefär en petabyte per sekund. Även efter drastisk datareduktion av den specialbyggda elektroniken som används för att avläsa sensormatriserna, vilket innebär noll dämpning av de glesa dataströmmarna och användningen av olika anpassade komprimeringsalgoritmer, datahastigheterna är fortfarande för stora för att lagra data på obestämd tid - så mycket som 50 terabyte per sekund, vilket resulterar i så mycket data varje timme som Facebook samlar in globalt i ett år 27. I detta avsnitt motiverar vi först varför det är nödvändigt att producera sådana enorma dataprover, innan vi diskuterar hur maskininlärning används för att mer effektivt välja in realtid-vilka data för att hålla för ytterligare studier och vilka data att permanent kasta. Dessutom visar vi hur användningen av maskininlärning leder till effektivare behandling av dessa data med hjälp av stora dataresurser som distribueras runt om i världen. Båda dessa stora datautmaningar måste övervinnas innan LHC-data kan användas för att öka vår kunskap om grundläggande partiklar. Einstein berömda besläktade massa m till energi E via E = mc 2, där c är ljusets hastighet i ett vakuum. En kraftfull partikelaccelerator som LHC, som är 27 km i omkrets, krävs därför för att skapa partiklar storleksordningar större än protonen, såsom Higgs boson. En Higgs boson tillverkas bara en gång med några miljarder protonproton kollisioner vid LHC. Många andra intressanta reaktioner förekommer mindre ofta. För att möjliggöra att sådana dataprover registreras inom en rimlig tidsram kolliderar LHC med nästan en miljard protoner per sekund. Högenergikollisioner kan producera hundratals partiklar, och disentangling sådana komplexa händelser kräver detektorer med stora och olika sensorsystem. ATLAS- och CMS-detektorerna innehåller ungefär 100 miljoner detekteringselement vardera. De flesta partiklar som produceras i LHC-experimenten sönderfaller innan de kan upptäckas av någon av sensorerna. Därför måste LHC-analyser sluta sig till vad de underliggande reaktionerna var baserat på egenskaperna hos de partiklar som detekteras. En mängd olika sensortekniker används i LHC-detektorerna. De olika signalerna från partiklarna som detekteras av dessa sensormatriser digitaliseras, vilket omvandlar de fysiska processerna med subatomära partiklar till stora samlingar av byte.
Flera områden skulle kunna dra nytta av den strategi vi presenterar i detta dokument, men dess bästa tillämpning är förmodligen i fysiska experiment REF.
Machine learning at the energy and intensity frontiers of particle physics
{'venue': 'Nature', 'journal': 'Nature', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}