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俄罗斯为强子对撞机研发出人工智能检测系统

据俄罗斯报道，俄罗斯高等经济学院与“yandex”公司数据分析学院联合研发出人工智能系统，该系统可成数量级地提高强子对撞机上高能粒子的识夹具内应衬橡胶之类的弹性材料别速度。相关成果发布在nuclear instru二手皮卡ments an仪器d methods in physics research section a: accelerators, spectrometers, detectors and associated equipment科学期刊上。

强子对撞机上每秒钟有几百万个强子发生对撞反应，检测器记录所生成的结果并确定其性能。由于所生成的绝大多数粒子为科学已知粒子，所以新粒子的寻找工作类似于大海捞针，这就需要了解并提高检测器的粒子识别速度，并且越准确越好。

考虑到强子对撞机上每秒发生几百万个粒子对撞，所以不得不采用较低灵敏度的检测方法，这造成检测器的运行速电子台秤度低，对某一过程的模拟通常占用几秒钟。理论上，可硫矿采用专门的程序软件提高检测器的检测精度和速度，使检测器上的传感器能够对所通过的不同粒子做出精确的反应。科研人员采用生成对抗络系统（generative adversarial network，简称gan）解决了这个一直困扰高能物理学家的难题，由于该系统由生成络和判别络这两个神经络构成，可通过培训使一个络学会形成与现实相近的图像，例如可生成根本不存在的人或动物的图像；而另一个络则尽力寻找虚拟图像与TxV航空复合材料公司能够迅速捉住重点为客户解决困难现实图像的差异。

科研人员惊奇地发现，所研发的生成现实主义图像的方法可用于强子对撞生成粒子的识别，并可成量级地提高识别速度。通过培训，科研人员教会生成对抗系统预测出强子对撞反应的结果，测试实验也证明，该系统可准确描述强子对撞物理现象的全部过程。

生成对抗络系统用于探测器运行的快速仿真，这将极大地加快强子对撞机上实验的进行，究其实质，这是将最先进的培训方法应用于科学数据分析，再加上已掌握的有关检测器的知识和经验《中国-白俄罗斯新材料产业合作方向研究报告》(以下简称《报告》)在2017中白新材料产业研讨会暨中白工业园新材料项目对接会上发布，由数据学家和物理学家联合完成的研发工作。

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