粒子物理學家必須在大型強子對撞機上進行分類的資料量是驚人的，它將增加乙個數量級。為了應對這種洪流的資料，cern正在轉向機器學習，為ai模型提供獎品，這些模型可以消除混亂並幫助實現下乙個突破。
在大型探測器內部，大顆粒探測器點著lhc環，加速到接近光速的質子以令人難以置信的能量相互粉碎，並產生乙個奇異的，短暫的顆粒噴泉，影響排列在牆壁上的感測器。正在引導這些質子環繞磁環的磁場的改進意味著，一旦你可以預期幾十次碰撞來繪製資料，很快就會有數百個。
非常適合科學家，但是碰撞越多，資料就越多，在這種情況下，數量更多。研究人員告訴「自然」，對資料進行分類和分類的舊方法太慢。所以他們正在做任何現代資料科學家在面對大量嘈雜資料時會做的事情：將它交給ai。
當然，我使用的術語是鬆散的 - 機器學習模型在咀嚼大量資料以尋找他們已經訓練過的內容方面非常出色。醫學，天文學，當然還有心理學（由facebook提供）已經被這種將統計小麥與穀殼分開的便利能力所推動。粒子物理學就是它的另乙個例子。
獎池相對較小，獲獎者總共可獲得25,000美元獎金。也許他們把所有的錢用完......你知道，用先進的低溫磁鐵公升級世界上最大的粒子對撞機。
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