高能物理实验如何玩转大数据？

高能物理实验如何玩转大数据？

引用

中国科学院

等

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来源

1.

http://www.ihep.cas.cn/zszp/zpxx/bshzp/202501/t20250102_7513217.html

2.

https://blog.csdn.net/weixin_57147647/article/details/136602928

3.

https://blog.csdn.net/2301_76268839/article/details/136911079

4.

https://blog.csdn.net/yyri/article/details/139903445

5.

https://www.stdaily.com/web/gdxw/2024-10/01/content_238088.html

6.

https://new.qq.com/rain/a/20240801A06PLO00

7.

https://www.sciencehr.net/html/bsh/keyanjigou/2025/01/134407.html

8.

https://news.dayoo.com/guangdong/202410/24/139996_54736758.htm

9.

https://www.cpsjournals.cn/index/news/detail/51430

10.

https://indico.ihep.ac.cn/event/21331/timetable/?view=standard

11.

https://www.cstcloud.cn/dxal/kxdsjsmzqgl

12.

http://www.dg.gov.cn/dgzsj/gkmlpt/content/4/4222/post_4222058.html

高能物理实验是探索物质微观结构和宇宙起源的重要手段，但随着实验规模的不断扩大，数据处理已成为制约科学研究效率的关键瓶颈。以北京正负电子对撞机II/北京谱仪III（BEPCII/BESIII）和江门中微子实验为代表的现代高能物理实验，每天都会产生海量数据，其规模之大令人咋舌。

以江门中微子实验为例，这个位于地下700米深处的大型科学装置，预计将于2025年8月正式运行。它将用于测量中微子质量顺序，以及进行超新星中微子、地球中微子等多项前沿研究。由于中微子几乎不与任何物质发生反应，探测难度极大，因此需要收集海量的数据来进行分析。据估算，该实验每年产生的数据量将达到数百PB（1PB=1024TB），数据的复杂程度和处理难度前所未有。

面对如此庞大的数据量，传统的数据处理方法显得力不从心。例如，在粒子识别和事件重建过程中，需要从数以亿计的碰撞事件中筛选出有价值的信号，这是一项极其耗时且复杂的任务。此外，实验装置的运行和维护也需要实时监控和调整，对数据处理的时效性提出了极高要求。

为应对这一挑战，科学家们开始将人工智能和大数据技术引入高能物理研究。中国科学院高能物理研究所（以下简称高能所）已率先在这一领域展开布局，通过AI和大数据技术提升数据处理效率和精度。

智能化数据分析

在BEPCII/BESIII实验中，研究人员利用深度学习技术进行粒子鉴别和模式识别。与传统方法相比，深度学习算法能够更准确地识别粒子类型和衰变模式，显著提高了数据分析的精度。例如，通过卷积神经网络（CNN）对碰撞事件图像进行分析，可以更精确地识别出希格斯粒子的衰变信号，这对于理解物质的基本构成至关重要。

加速物理模拟

物理模拟是高能物理研究中的重要环节，但传统的蒙特卡洛模拟方法计算量巨大，耗时较长。研究人员尝试使用神经网络替代部分模拟过程，通过训练神经网络学习物理过程，可以大幅缩短模拟时间。例如，在粒子输运模拟中，对抗生成网络（GAN）被用来生成更真实的模拟数据，同时显著减少了计算资源的消耗。

实验装置的智能控制

高能物理实验装置通常由数万个部件组成，运行状态复杂。通过引入机器学习算法，可以实现对实验装置的智能化控制。例如，美国先进光子源（APS）利用运筹优化算法优化扫描路径，通过AI计算下一个最佳扫描点，使电机运动减少了80%，大大提高了实验效率。

大数据技术的应用不仅优化了数据处理流程，更为科学发现开辟了新途径。在LHCb实验中，研究人员使用深度学习算法分析底夸克的衰变过程，成功发现了新的物理现象。这类发现对于理解宇宙中物质与反物质的不对称性具有重要意义。

此外，AI技术还能帮助科学家从海量数据中快速定位异常信号，这些异常信号可能指向超出标准模型的新物理现象。例如，在中微子实验中，通过机器学习算法分析能量沉积模式，可以更灵敏地探测到中微子振荡的信号，这对于揭示宇宙的起源和演化具有重要价值。

随着更多高能物理大科学装置的建成运行，数据与装置运行的挑战将更加严峻。以AI和大数据为代表的新技术与新模式的应用，将成为提升高能物理领域国际竞争力、促进科学产出、满足国家战略需求的重要保障。

可以预见，未来高能物理研究将更加依赖于跨学科的协同创新。计算机科学、数据科学与物理学的深度融合，将带来科研范式的变革。同时，这也对科研人员提出了新的要求，需要培养更多兼具物理知识和数据科学技能的复合型人才。

高能物理实验与大数据技术的结合，正在开启一个全新的科学发现时代。通过智能化的数据处理和分析，科学家们将能够更深入地探索物质的本质，揭示宇宙最深层的奥秘。