172個機構合作，發現奇異粒子，機器學習分析約1.6億次粒子碰撞數據

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原標題：172個機構合作，發現奇異粒子，機器學習分析約1.6億次粒子碰撞數據
關鍵字：神經網絡,報告,粒子,模型,數據
文章來源：人工智能學家
內容字數：4012字

內容摘要：

ATLAS 顯示了本研究中神經網絡發現的與標準模型預測偏差最大的八個之一。（來源：歐洲核子研究中心）
來源：ScienceA
編輯：X
粒子物理學家的任務是挖掘大量不斷增長的碰撞數據，尋找尚未發現的粒子證據。特別是，他們正在尋找未包含在粒子物理標準模型中的粒子，科學家懷疑我們目前對宇宙構成的理解是不完整的。
近日，來自 ATLAS 合作組的 172 個研究機構的科學家，使用一種受大腦啟發的機器學習算法——神經網絡，來篩選大量粒子碰撞數據，搜索數據中的異常特征或異?，F象。
研究團隊使用一種稱為異常檢測的機器學習方法來分析大量 ATLAS 數據。此前該方法從未應用于對撞機實驗的數據。
神經網絡發現了一個異常現象。能量約為 4.8 太電子伏（TeV）的奇異粒子衰變會產生 μ 子和其他粒子射流，其方式不符合神經網絡對標準模型相互作用的理解。
該技術打破了尋找新物理學的傳統方法。它于科學家的先入之見，因此不受其限制。
該研究以「Search for New Phenomena in Two-Body Invariant Mass Distributions Using Unsuper

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