В 2017 году аспиранту Айшику Гошу поручили рутинную задачу — проанализировать один из вариантов распада протонов на W-бозоны в экспериментах с бозоном Хиггса. Но вместо того чтобы месяцами корпеть над расчетами, он сделал неожиданный ход — скормил данные нейросети Neural Simulation-Based Inference (NSBI). Результат ошеломил всех: ИИ не только справился с задачей, но и превзошёл прогнозы физиков на полтора десятилетия вперёд.
Проблема заключалась в квантовой интерференции — эффекте, который делает анализ столкновений частиц на БАК невероятно сложным. "Это как пытаться разглядеть отдельные капли во время сильного дождя по кругам на воде", — объясняют учёные. Традиционные методы требовали изучения каждого пути распада по отдельности, тогда как нейросеть смогла учесть все возможные варианты одновременно.
К декабрю 2024 года метод NSBI уже прошёл проверку в двух рецензируемых статьях. Во второй работе нейросеть заново проанализировала старые данные ATLAS и выдала более точные характеристики бозона Хиггса, чем команда физиков за годы работы.
"Теперь нам приходится пересматривать все наши долгосрочные прогнозы, — смеются исследователи. — То, что мы ожидали достичь через 15 лет, ИИ сделал сегодня. Это прекрасная "проблема", с которой можно столкнуться!"
Этот прорыв не только ускорит изучение бозона Хиггса, но и открывает новые возможности для исследований на БАК. Возможно, именно ИИ поможет физикам быстрее выйти за пределы Стандартной модели и обнаружить новую, ещё неизвестную физику.
