Эксперт: современная "большая" наука невозможна без машинного обучения и нейросетей

По словам ведущего научного сотрудника лаборатории ТГУ, современное машинное обучение активно развивается последние 15 лет

ТОМСК, 8 октября. /ТАСС/. Машинное обучение и нейронные сети применяются во многих современных научных исследования в самых разных сферах. Это самый точный инструмент для анализа огромного количества больших данных в реальном времени, рассказала ТАСС ведущий научный сотрудник лаборатории анализа данных физики высоких энергий Томского государственного университета (ТГУ) Ирина Шрайбер.

Нобелевская премия в области физики за 2024 год присуждена американцу Джону Хопфилду и канадскому ученому британского происхождения Джеффри Хинтону за открытия в сфере машинного обучения.

"Я очень рада, что в этом году по физике премию присудили за открытие в области машинного обучения с использованием нейронных сетей. Работы Джона Хопфилда и Джеффри Хинтона заложили основу для современного машинного обучения, которое активно развивается последние 15 лет. Сейчас в науке одно из ключевых направлений - это разработка систем для автоматической обработки и анализа данных в реальном времени, поступающих с больших экспериментальных установок", - рассказала Шрайбер.

Она добавила, что как раз этим занимается Лаборатория анализа данных физики высоких энергий ТГУ. С помощью методов машинного обучения и нейронных сетей томские ученые обрабатывают очень большое количество данных с экспериментальных мегасайенс установок, таких как Большой адронный коллайдер, установки ATLAS и CMS (ЦЕРН).

"Следующий этап, который для нас тоже очень важен, это новый суперколлайдер NICA, который реализуется на территории Российской Федерации, и в котором мы тоже будем принимать большое участие. Там будут большие данные для анализа фундаментальных физических данных, для обработки которых мы будем использовать машинное обучение с нейронными сетями", - рассказала эксперт.

По словам Шрайбер, у открытия, получившего нобелевскую премию, много сфер применения. В ТГУ нейронные сети и машинное обучение помогают исследовать антропогенное влияние на формирование глобального климата, моделировать радиационные процессы на клеточном уровне, разрабатывать новые методики диагностики и лечения сложных заболеваний, например, онкологии и многое другое.

О коллайдере NICA

Коллайдер тяжелых ионов NICA - это один из знаковых проектов мегасайенс, реализуемых на территории России. В создании комплекса участвуют ученые из 30 стран мира, а также Европейской организации по ядерным исследованиям (CERN). Проект NICA объединяет более чем 130 научных институтов, университетов и предприятий, из которых 36 представляют Российскую Федерацию. Это 2 400 специалистов, включая 1 650 российских.