Ученые начали обращаться к новым инструментам машинного обучения, чтобы сэкономить время и деньги. Международная группа ученых подытоживают последние пару лет исследований в области использования искусственного интеллекта в ядерной физике.
«Было важно задокументировать проделанную работу. Мы действительно хотим повысить значимость использования машинного обучения в ядерной физике, чтобы помочь людям увидеть широту деятельности», — говорит Эмбер Бонлейн, ведущий автор статьи.
Как описывают авторы, первая значительная работа с применением машинного обучения в ядерной физике использовала компьютерные эксперименты для изучения ядерных свойств, таких как атомные массы, в 1992 году.
Сегодня машинное обучение охватывает все масштабы и энергетические диапазоны исследований, от изучения строительных блоков материи до изучения жизненных циклов звезд. Оно также распространено в четырех областях ядерной физики: теория, эксперимент, наука и работа ускорителей и наука о данных.
Модели машинного обучения могут быть использованы как для разработки, так и для проведения экспериментов в ядерной физике. Они также могут быть использованы для анализа данных экспериментов в этой области, объем которых часто превышает петабайты.
Поскольку машинное обучение продолжает развиваться в этой области, авторы ожидают увидеть новые разработки и более широкое применение этого инструмента.
