На ФКН НИУ ВШЭ разработали систему мониторинга для эксперимента БАК
Ученые из Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ создали систему мониторинга, которая используется на LHCb (Large Hadron Collider beauty experiment) Большого адронного коллайдера. Она позволяет отслеживать, насколько качественны собранные данные, а также помогает операторам быстро находить поломки.
Как известно, ученые сталкивают в коллайдере элементарные частицы и смотрят на результат этих столкновений. Очень важно качественно отследить, что именно случилось во время столкновения, и определить траектории частиц. В результате получается много трехмерных фотографий — несколько тысяч снимков в секунду.
Фактически снимки частиц делает детектор — огромная камера длиной 30 метров. Камера состоит из разных слоев, каждый из которых выполняет свою задачу. Например, первый просто пропускает частицу через себя, считывая реакцию среды, следующий фиксирует ее траекторию, а последний слой поглощает частицу. Очень важно, чтобы система сбора информации работала корректно и ученые могли получить хорошие данные, чтобы использовать их в своих исследованиях. Но поскольку количество снятого материала очень велико, то встает вопрос, как анализировать его качество. Любой битый пиксель на матрице может оказать критическое влияние на данные, так как на его месте, например, может находиться искомая частица.
Ученые из LAMBDA предложили систему с элементами искусственного интеллекта, которая обрабатывает все снимки и ищет на них аномалии, после чего предлагает оператору эксперимента обратить отдельное внимание только на те запуски, которые система сочтет проблемными или заслуживающими внимания.
Денис Деркач
«Большой адронный коллайдер запускается циклами: первый цикл проходил с 2010 по 2012 год, потом с 2014-го по 2018-й, третий цикл продлится с 2022 по 2024 год. Прямо сейчас в ЦЕРН «прогревают» установку и тестируют перед большим стартом в ближайшие недели. Мы подготовили систему мониторинга для эксперимента LHCb, эта система позволяет отслеживать состояние эксперимента из любой точки мира, а алгоритмы машинного обучения снижают время, необходимое для поиска проблем с данными», — сообщает Денис Деркач, старший научный сотрудник лаборатории LAMBDA.
LHCb — один из четырех основных детекторов Большого адронного коллайдера. Каждый из экспериментов БАК имеет свои задачи, свои системы и решения. Основное направление работы LHCb — изучение B-мезонов, содержащих прелестные кварки. Отсюда пошло название детектора: прелестный кварк по-английски — beauty quark.
Вам также может быть интересно:
Россия и Москва в гонке за искусственный интеллект
За последние пять лет Россия вышла на 17-е место среди топ-30 стран по числу публикаций в области искусственного интеллекта и демонстрирует темпы роста публикационной активности выше среднемировых. При сохранении текущих темпов роста Россия может достичь 7 места к 2025 г., а к концу 2030 г. — будет уступать только Индии, Китаю и США. Об этом говорится в исследовании ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.
4 причины поступить на программу «Коммуникации, основанные на данных»
До 16 августа продолжается прием в магистратуру Вышки, которая готовит профессионалов в сфере цифровых рекламных коммуникаций. Рассказываем, почему нельзя упускать шанс поступить на эту программу.
В магистратуре ВШЭ будут готовить HR-менеджеров нового поколения
Студентов новой магистерской программы «HR-аналитика» научат управлять человеческими ресурсами с помощью анализа данных и машинного обучения.
Ведущий научный сотрудник факультета компьютерных наук ВШЭ стал координатором нового эксперимента в CERN
Федор Ратников, ведущий научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA), назначен координатором проекта в коллаборации SHiP. Он будет отвечать за разработку и проектирование активной магнитной защиты детектора эксперимента.
Data Culture: Вышка обучит всех своих студентов работе с данными
В Вышке запускается проект Data Culture. Начиная с первого курса студенты всех образовательных программ бакалавриата будут учиться работе с данными, на ряде программ они также познакомятся с методами машинного обучения и искусственного интеллекта. С сентября 2017 года курсы по работе с данными будут включены в учебные планы на более чем половине бакалаврских программ. С 2018 года к проекту примкнут остальные программы.
Что могут и чего не могут дать «большие данные»
14 марта в Высшей школе экономики в рамках серии дискуссий «Форсайт финансовых профессий» состоялся круглый стол на тему: «Использование Big Data в финансах». Обсудить вопрос собрались ученые московских и ведущих региональных вузов, а также эксперты, представляющие бизнес-структуры.
Студент магистерской программы «Системы больших данных» принял участие в форуме IBM Best Student Recognition Event-2015
С 8 по 10 июля 2015 года в Амстердаме (Нидерланды) прошел очередной ежегодный форум IBM Best Student Recognition Event. Корпорация IBM проводит это мероприятие с 2008 года и собирает на него лучших студентов из стран Европы. Всего в этом году в форуме приняло участие около 70 студентов, среди них студент НИУ ВШЭ Дмитрий Шостко. Дмитрий учится на магистерской программе «Системы больших данных» по направлению «Бизнес-информатика» и входит в первую десятку лучших студентов в текущем рейтинге за 2-й семестр.
Магистерская программа «Системы больших данных» расширяет международное сотрудничество
С нового учебного года студенты магистерской программы «Системы больших данных» смогут участвовать в программе двойных дипломов с Университетом Пассау (Германия). Годом ранее начало действовать аналогичное соглашение с Университетом прикладных наук «Техникум Вена» (Австрия). Таким образом, студенты этой программы могут рассчитывать на получение, помимо диплома Вышки, диплома одного из двух иностранных вузов.
Зарождается новая дисциплина — обработка сверхбольших объемов данных
Какое влияние «большие данные» (big data) оказывают на современное общество? Кто такой «исследователь данных» (data scientist) и какими компетенциями он должен обладать? Об этом на лекции в Высшей школе экономики рассказал профессор Технического университета Эйндховена (Нидерланды) Вил ван дер Аалст, ставший почетным профессором ВШЭ.
Вышка расширяет компетенции в методах анализа больших данных
На факультете компьютерных наук, созданном ВШЭ совместно с компанией Яндекс, открылась лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA). Цель новой научно-учебной лаборатории — сформировать исследовательский центр мирового уровня для решения фундаментальных задач в области компьютерных наук и развития методов обработки и анализа Big Data.