Машинное обучение начали применять в ядерной физике
Группа ученых, включая сотрудников Национального ускорительного центра имени Томаса Джефферсона Министерства энергетики США выпустила работу, структурирующую последние наработки в области применения машинного обучения в ядерной физике. Она может быть полезна понимания текущего состояния исследований в данной области.Выпущено структурирующее наработки машинного обучения в ядерной физике исследование
Фото: Unsplash
Международная команда ученых, включая сотрудников Национального ускорительного центра имени Томаса Джефферсона Министерства энергетики США, выпустила работу в журнале Reviews of Modern Physics, структурирующую последние наработки в области применения машинного обучения в ядерной физике.
Первый опыт применения компьютеров для вычисления атомной массы произошел в 1992 году. Тогда впервые проявился потенциал машинного обучения в ядерных исследованиях, однако соответствующих ресурсов в те годы, конечно, не было. В последние несколько лет ученые по всему миру начали использовать это направление для моделирования (необходимого для разработки и экспериментов) и сложных вычислений.
Всего в ядерной физике машинное обучение встречается в нескольких подразделах: теоретической, экспериментальной, физике ускорителей заряженных частиц. Применение компьютеров позволяет значительно ускорить исследовательский процесс, улучшить и упростить модели, сделать прогнозы и найти в них неточности, а также изучать такие явления, над которыми невозможно проводить эксперименты — например, взрывы сверхновых и нейтронных звезд.
Новая обобщающая работа может быть использована в качестве ресурса для формирования понимания текущего состояния исследований в области машинного обучения, считают авторы.
В июле 2022 года специалисты из Гарвардского университета, Нагойского университета и Медицинской школы Университета Кэйо заметили сходство между обучением животных и типом машинного обучения, называемым обучением временной разнице (temporal difference, TD).
