Физики на Большом адронном коллайдере годами учили машины помогать им обрабатывать данные — по одной узкой задаче за раз. Теперь CERN хочет выяснить, что произойдёт, если поручить одной модели весь процесс целиком. Партнёром выступает Mistral, а проект называется Flare.
Что объявили
Две организации планируют начать с физики высоких энергий. Центральный элемент проекта — предобученная модель Large Physics Model, которая получит название Flare. Её планируют обучить на миллиардах смоделированных протон-протонных столкновений в LHC.
Обратите внимание на слово «смоделированных». Материал для обучения — не необработанные данные с детекторов самого коллайдера, а смоделированные столкновения. В сообщении не говорится, как модель будут проверять на реальных данных, поэтому пока этот вопрос остаётся открытым.
Какую задачу должна решить Flare
Детектор в LHC не выдаёт физикам аккуратный список частиц. Он генерирует сигналы, которые необходимо преобразовать в реконструированные частицы и физические объекты, прежде чем можно будет что-либо измерять.
Сегодня эту задачу решает цепочка специализированных алгоритмов. Машинное обучение уже входит в эту цепочку, но лишь на отдельных этапах — словно несколько современных приборов на кухне, которая во всём остальном остаётся традиционной.
Flare предлагает противоположный подход. Идея в том, чтобы фундаментальная модель освоила весь процесс реконструкции и работала как единая система, а не как эстафета между отдельными инструментами.
Чего CERN ожидает от модели
CERN надеется, что одна модель сможет выполнять сразу несколько задач:
- Параметры столкновения: восстановление характеристик столкновения.
- Идентификация частиц: определение того, какие частицы образовались.
- Необычные сигналы: выявление событий, которые выглядят нетипично.
- Проектирование детекторов: помощь в оценке предлагаемых проектов будущих детекторов.
На последний пункт стоит обратить особое внимание. Модель, освоившую всю цепочку реконструкции, в принципе можно было бы использовать для оценки того, как будет работать другой детектор. В сообщении не объясняется, как именно, и придумывать подробности было бы неразумно.
Что привносит каждая сторона
Энрика Поркари, руководитель IT-сектора CERN, заявила, что физика высоких энергий предоставляет уникальную среду для разработки и проверки ИИ с исключительной строгостью. Это обоснованное утверждение. Мало в каких областях можно генерировать миллиарды смоделированных событий на основе хорошо изученных физических закономерностей, а затем проверять результаты модели на соответствие тем же закономерностям.
CERN заявляет, что объединит свои компетенции в физике частиц, работе с научными данными и крупномасштабных вычислениях с опытом Mistral в обучении больших моделей. Проще говоря, одна сторона понимает, что означают данные, а другая знает, как научить очень большую модель извлекать из них знания.
Чего нет в сообщении
Исходное сообщение короткое, и в нём нет того, что больше всего интересует читателей. Не указаны ни сроки, ни размер модели, ни оборудование, ни результаты бенчмарков, ни стоимость, ни объём финансирования. Также не сообщается, будет ли Flare выпущена в открытый доступ.
При этом говорится, что CERN считает эту работу потенциально полезной для более широкого научного сообщества. Это надежда, а не обещанный результат, и именно так она и сформулирована.
Почему за этим стоит следить
Интересно здесь не название. Сегодня «фундаментальная модель» фигурирует в презентациях множества проектов. Интересна сама архитектурная ставка: цепочку из множества вручную настроенных этапов можно заменить — или хотя бы дополнить — единой системой со сквозным обучением.
Если это сработает, реконструкция перестанет быть последовательной передачей данных от одного инструмента к другому. Если нет, CERN получит строго обоснованные выводы о том, где этот подход даёт сбой, — неплохой результат для лаборатории, которая обычно публикует сведения не только о своих открытиях, но и о неудачах.
Пока Flare — это план, название и миллиарды воображаемых столкновений. В физике начинали и с меньшего.