Машинне навчання почали застосовувати у ядерній фізиці

Міжнародна команда вчених, включаючи співробітників Національного прискорювального центру імені Томаса Джефферсона Міністерства енергетики США, випустила роботу в журналі Reviews of Modern Physics, яка структурує останні напрацювання в галузі застосування машинного навчання в ядерній фізиці.

Перший досвід застосування комп’ютерів для обчислення атомної маси стався 1992 року. Тоді вперше виявився потенціал машинного навчання в ядерних дослідженнях, однак відповідних ресурсів у ті роки, звісно, ​​не було. В останні кілька років вчені по всьому світу почали використовувати цей напрямок для моделювання (необхідного для розробки та експериментів) та складних обчислень.

Усього в ядерній фізиці машинне навчання зустрічається у кількох підрозділах: теоретичній, експериментальній, фізиці прискорювачів заряджених частинок. Застосування комп’ютерів дозволяє значно прискорити дослідницький процес, покращити і спростити моделі, зробити прогнози і знайти в них неточності, а також вивчати такі явища, над якими неможливо проводити експерименти, наприклад, вибухи наднових та нейтронних зірок.

Нова узагальнююча робота може бути використана як ресурс для формування розуміння поточного стану досліджень у галузі машинного навчання, вважають автори.

У липні 2022 року фахівці з Гарвардського університету, Нагойського університету та Медичної школи Університету Кейо помітили схожість між навчанням тварин та типом машинного навчання, яке називається навчанням тимчасової різниці (temporal difference, TD).