Нейронные сети уже сегодня находят широкое применение в физике высоких энергий

   Мозг человека содержит несколько миллиардов нервных клеток (нейронов), которые соединяются между собой бесчисленным количеством связей (синапсов). В результате образуется нечто, напоминающее сложно сплетенную сеть, и это нечто и позволяет человеку мыслить, общаться и творить. Сейчас в ходу сравнение современных мощных ЭВМ с человеческим "компьютером" - мозгом. 
  "Насколько правомерно такое сравнение?" - с таким вопросом я обратился к кандидату физико-математических наук Евгению Слободюку, занимающемуся проблемой применения искусственных нейронных сетей в физике высоких энергий. Вот что он рассказал в ходе беседы (в несколько сокращёном пересказе автора).

   Хотя скорость "срабатывания" отдельно взятого биологического нейрона на пять -шесть порядков ниже скорости выполнения одной команды в компьютере, но за счет параллельности работы многих нейронов быстродействие мозга вполне сравнимо с быстродействием компьютера. Но у мозга за счет сетевой нейронной структуры как раз и появляется не разгаданная пока до конца способность не только решать логические задачи, но и создавать образы и оперировать ими. Более того, энергетическая эффективность работы мозга составляет, по оценкам, всего 10^-19 Джоулей, в то время как у наиболее экономичных вычислительных систем она равна 10^-6 Джоулей на операцию в секунду. 
Создание искусственной вычислительной системы, способной решать поставленные перед ней задачи без программирования (то есть без строгой последовательности логических команд) - давняя мечта специалистов. Последние достижения теории и практики в области искусственных нейронных сетей открывают широкие перспективы в этом направлении. В частности, чрезвычайно интересны первые результаты применения методики искусственных нейронных сетей для задач физики высоких энергий ( далее ФВЭ). Именно в этом направлении вот уже несколько лет работают группы исследователей из Объединенного института ядерных исследований (г. Дубна) и Института физики высоких энергий (г. Протвино) под руководством профессоров Ю.А. Будагова и С.В. Клименко соответственно.

Принципиальная недетерминированность процессов взаимодействия частиц высоких энергий в микромире выдвигает на передний план экспериментальных исследований необходимость сбора и обработки гигантских объемов информации. В подавляющем большинстве случаев выход изучаемого типа взаимодействия составляет небольшую долю от возможных исходов реакции (порядка 10^-6 и менее). Суммарный объем информации в типичном эксперименте составляет 10⁹ - 10¹¹ событий. При этом само искомое событие взаимодействия может содержать до 1000 байт информации.

Вследствие этого современная экспериментальная установка ФВЭ - это своеобразный высокоавтоматизированный "завод" по регистрации, предварительному отбору и запоминанию информации. Размеры большинства установок нового поколения эквивалентны многоэтажному зданию весом в многие тысячи тонн. Состав оборудования, как правило, включает в себя всевозможные детекторы; быстродействующую электронику для предварительного отбора интересующего класса событий; систему сбора данных и несколько компьютеров, аппаратно-состыкованных с электронными системами; средства визуализации и периферию для запоминания отобранных данных.

Внедрение нейросетевых решений и нейрокомпьютеров, построенных на их основе, открывает новые перспективы проведения физических экспериментов и способно дать огромный экономический эффект за счет унификации аппаратуры и отказа от необходимости создания программного обеспечения в его традиционном смысле. В основу использования универсального нейрокомпьютера положены фундаментальные свойства нейронных сетей - способность их обучения выполнять ту или иную задачу на основе опыта (тренировки сети), а также возможность моделировать поведение нейросетевого компьютера аппаратными и программными средствами традиционной вычислительной техники.

В настоящее время в России несколько групп работает в направлении использования искусственных нейронных сетей в ФВЭ. Несмотря на существующие объективные трудности, уже в ближайшем будущем можно ожидать ощутимых результатов в этом перспективном направлении. Полученные данные можно будет использовать не только для построения триггерных устройств физических установок, но и для контроля и управления другими высокотехнологическими установками, такими, как ускорители элементарных частиц, токомаки (прототипы термоядерных реакторов), ядерные энергетические установки и многое другое.

В Дубне и Протвино в настоящее время выполняются (при поддержке Миннауки РФ и Российского фонда фундаментальных исследований) два проекта, посвященных применению нейронных сетей в физике высоких энергий. Уже разработан программный комплекс моделирования физических процессов и "отклика детектора". Разработан ряд программ, симулирующих работу нейронной сети.

Недавно специалистами из Протвино совместно с их американскими коллегами из Национальной ускорительной лаборатории им. Ферми (Батавия) была решена красивая и очень практически важная задача по корректировке орбиты ускорителей элементарных частиц с помощью технологии нейронных сетей. Дело в том, что в ускорителях необходимо контролировать орбиту пучка частиц с довольно высокой точностью. Обычно коррекция орбиты осуществляется посредством измерения положения орбиты в выбранных точках и корректировки магнитного поля с помощью специальных корректоров на некую вычисленную величину. Для того чтобы вычислять добавку к полю, проводят специальную процедуру линейной калибровки зависимости между положением орбиты и вариацией поля корректора. Технология нейронных сетей позволяет использовать нелинейную калибровку, а за счет тренировки (обучения) - адаптивно приспосабливаться к изменениям характеристик ускорителя. Разработанная технология была опробована на американском ускорителе и показала высокие эксплуатационные качества.

В настоящее время в группах проводятся исследования задач распознавания редких процессов для "новой" физики, для которой в ЦЕРНе (г. Женева) и сооружается грандиозный 27-километровый ускоритель LHC - Большой адронный коллайдер, на котором будут созданы циклопических размеров установки для поиска пока еще гипотетических элементарных частиц - Хиггсовских бозонов, тяжелых кварков и лептонов. По результатам "прикидки" должны быть подготовлены технические требования на разработку специализированного нейрокомпьютера.

К сожалению, в нашей стране исследования в области нейронных сетей еще не нашли широкой поддержки. Уровень финансирования этого направления на несколько порядков ниже, чем, например, в США.

Опубликовано: "Независимая газета"-22 марта 2000 г.

Серия сообщений "Инновации и инвестиции":
Часть 1 - К вопросу о ваучеризации Протвино
Часть 2 - Станут ли физики акционерами?
...
Часть 13 - Как пережить скачок в 21-й век
Часть 14 - Кто поможет таможне?
Часть 15 - На пути к искусственному интеллекту
Часть 16 - «Сквозь магический кристалл…»
Часть 17 - Проблемы биобезопасности обсуждались в ИФВЭ
...
Часть 48 - Новые - старые стимулы для научной молодёжи
Часть 49 - Спутниковый парк Starlink пополняется
Часть 50 - Растёт роль частных компаний в освоении Луны