Представьте, что вам нужно найти одну песчинку на пляже, при этом каждую секунду площадь пляжа увеличивается. Песчинки — это частицы, рожденные в столкновении протонов. Их нужно систематизировать, идентифицировать и изучить. Примерно так выглядит работа с данными Большого адронного коллайдера (БАК) — самого мощного ускорителя частиц в мире. За год экспериментов БАК генерирует данных больше, чем появляется контента в соцсетях за десятилетие.
Но есть и хорошие новости: ученые научились делегировать эту титаническую задачу искусственному интеллекту. Нейросети не просто ускоряют анализ — они находят аномалии, которые человек мог бы пропустить, и даже предсказывают существование неизвестных частиц. Например, в 2023 году ИИ помог зафиксировать нейтрино, рожденные в БАК, — событие, которое физики ждали десятилетиями. Как алгоритмы стали незаменимыми помощниками в охоте за тайнами Вселенной, и какие открытия ждут нас в будущем?
БАК: гигантский микроскоп и цифровой монстр
Между Швейцарией и Францией на глубине 100 метров лежит 27-километровое кольцо БАК. Здесь протоны разгоняются до 99.999999% скорости света и сталкиваются миллиарды раз в секунду. Каждое столкновение — это взрыв, рождающий тысячи частиц, которые фиксируют детекторы вроде ATLAS и CMS.
Данные, которые невозможно обработать вручную
Детекторы БАК — это не просто камеры, а сверхчувствительные «микроскопы», способные фиксировать следы частиц, рождающихся при столкновениях протонов. Каждую секунду детектор ATLAS записывает до 1 петабайта данных — это примерно 200 000 фильмов в HD-качестве, загруженных одновременно. Но проблема не только в объеме.
Почему данные БАК — это хаос, а не четкие снимки?
Когда протоны сталкиваются почти на скорости света, они не просто разбиваются, как бильярдные шары. Вместо этого рождаются сотни частиц, разлетающихся в разные стороны. Детекторы фиксируют их следы — треки, которые выглядят как запутанные нити в гигантском клубке.
Например, в 2024 году в эксперименте CMS зафиксировали столкновение, в котором появилось более 1000 частиц одновременно. Человеческий глаз даже при помощи сверхмощных приборов не способен выделить среди них что-то важное — здесь нужны алгоритмы.
Как отбирают данные?
Физики сталкиваются с реальной проблемой: даже суперкомпьютеры не могут обработать весь поток информации. Поэтому 99,99% данных отбрасывают еще до детального анализа.
Но как решить, что сохранить, а что удалить? Раньше использовали триггерные системы — жесткие фильтры, настроенные на поиск конкретных событий. Например, если ученые искали бозон Хиггса, система отсекала все, что не соответствовало его ожидаемым свойствам. Проблема в том, что так можно пропустить что-то неожиданное — например, следы темной материи.
ИИ меняет правила игры
Современные нейросети анализируют данные в реальном времени и учатся выделять аномалии без жестких предустановок. Например, в 2025 году алгоритм на основе графовых нейронных сетей (GNN) сократил время обработки треков частиц с миллисекунд до микросекунд.
Но главный прорыв — Unsupervised learning (обучение без учителя). Вместо того, чтобы искать заранее заданные паттерны, ИИ учится находить отклонения от нормы. В 2024 году такой метод помог обнаружить необычный всплеск энергии в данных ATLAS — возможно, намек на новую частицу за пределами Стандартной модели (общепринятой теории строения и взаимодействия элементарных частиц).
Ученые экспериментируют с квантовыми нейросетями, которые смогут работать с квантовой запутанностью частиц. Если технология окажется успешной, это позволит анализировать данные БАК еще быстрее и точнее.
Почему нейросети — идеальный инструмент
Еще одна проблема физиков: чем мощнее становятся ускорители, тем сложнее анализировать их данные. Традиционные методы не справляются — здесь нужен принципиально другой подход. Нейросети подходят для этого идеально, поскольку они не просто обрабатывают информацию, а учатся находить закономерности, которые человек даже не пытался искать.
ИИ видит то, что не видим мы
В 2024 году алгоритм, обученный всего на 1% данных БАК, обнаружил аномалию в столкновениях протонов — слабый сигнал, который мог указывать на новую частицу. Физики не задавали параметры поиска — нейросеть использовала самостоятельное обучение и сама выделила отклонения от Стандартной модели. Этот случай — не исключение.
В эксперименте MicroBooNE (Фермилаб, США) нейросети сократили время анализа треков нейтрино в 20 раз. Они мгновенно отличали реальные события от фонового шума, в то время как традиционные методы требовали часов ручной проверки.
Три причины, почему ИИ побеждает там, где люди бессильны:
- Скорость. Детектор ATLAS генерирует 1 петабайт данных в секунду. Нейросети обрабатывают их в реальном времени — человеку на те же операции потребовались бы годы.
- Точность. В 2025 году графовые нейросети (GNN) в ЦЕРНе (Европейская организация по ядерным исследованиям) достигли 97% точности в восстановлении треков частиц — даже когда детектор фиксировал свыше 1000 частиц за одно столкновение.
- Гибкость. Алгоритмы GAN (генеративно-состязательные сети) научились моделировать столкновения за миллисекунды — в 80 раз быстрее классических симуляций. Это позволило физикам проверять гипотезы без запуска БАК.
Физика как источник вдохновения для ИИ
Нейросети не просто применяют в физике — их архитектура основана на физических принципах. Например:
- Сети Хопфилда используют модель ферромагнетиков: нейроны «выстраиваются» как атомы в магнитном материале, минимизируя энергию системы. Это позволяет восстанавливать данные даже из зашумленных сигналов.
- Машины Больцмана (Хинтон) работают по законам статистической физики, предсказывая состояния системы через распределение энергии.
В 2025 году в ЦЕРНе тестируют квантовые нейросети, которые смогут анализировать квантовую запутанность частиц. Первые эксперименты показывают, что такие алгоритмы ускорят поиск темной материи.
Три кейса: как ИИ меняет физику частиц
Переход от теории к практике занял меньше десяти лет. Сегодня нейросети не просто обрабатывают данные — они становятся соавторами открытий.
Трекинг частиц: графовые сети против хаоса
Представьте, что вы пытаетесь восстановить маршрут сотен мух, пролетевших через комнату, по их следам на стенах. Так выглядит трекинг частиц в детекторе.
Графовые нейросети (GNN) анализируют хиты — точки, где частицы оставляют следы в детекторе, — и соединяют их в траектории. В 2025 году алгоритмы на FPGA-чипах научились делать это за 4 микросекунды — быстрее, чем моргает человеческий глаз. Это критично для триггерных систем, которые решают, какие события сохранить, а какие отбросить.
GAN-сети: симуляции за миллисекунды
Российские ученые из ВШЭ и Яндекса создали генеративно-состязательную сеть (GAN), которая ускорила моделирование столкновений в 80 раз. Обычный расчет одного события занимает секунды, а GAN тратит миллисекунды.
Как это работает? Одна нейросеть («фальшивомонетчик») генерирует данные, а вторая («эксперт») сравнивает их с реальными. Постепенно «подделка» становится неотличимой от истины. Такой подход уже используют в эксперименте BaBar для изучения антиматерии.
Охота на аномалии: нейтрино и топоний
Физики давно мечтали поймать нейтрино, рожденные в БАК, — эти частицы называют «призраками» за способность проходить сквозь материю почти без следа. В 2023 году нейросети в эксперименте FASER наконец обнаружили их, проанализировав данные с детектора, расположенного в 480 м от точки столкновения протонов. Это открытие подтвердило, что БАК может быть источником нейтрино высоких энергий — раньше их фиксировали только в космических лучах или ядерных реакторах.
Как ИИ помог найти «неуловимое»
Нейтрино не оставляют треков в детекторах — они проявляются только в редких столкновениях с атомами. Традиционные методы анализа пропускали 99% таких событий, но алгоритмы Deep Learning научились выделять характерные «всплески» энергии в данных. Например, в FASER нейросеть сократила время обработки сигналов с недель до часов, увеличив точность обнаружения на 40%.
Топоний: на грани фантастики
В 2025 году коллаборация CMS сообщила о возможном обнаружении топония — частицы, состоящей из топ-кварка и его античастицы. Если ее существование подтвердится, это станет первым доказательством связанных состояний сверхтяжелых кварков, предсказанных теорией, но никогда не наблюдавшихся.
Почему это важно:
- Топоний может нарушить Стандартную модель, так как его свойства не совпадают с расчетами. Например, его масса оказалась на 10% выше предсказанной — это может указывать на новые взаимодействия.
- Нейросети CMS выделили аномалию в данных, где обычные фильтры видели лишь шум. Алгоритм GNN (графовая нейросеть) восстановил треки частиц с точностью 92%, что позволило идентифицировать редкие события распада топония.
Сейчас физики проверяют данные на статистическую значимость. Если топоний существует, его изучение поможет:
- уточнить массу топ-кварка — ключевого параметра Стандартной модели;
- поискать следы темной материи — некоторые теории связывают ее с тяжелыми кварками.
Если открытие подтвердится, это может перевернуть современные постулаты в физике частиц.
Будущее: ИИ как соавтор открытий
Физики все чаще говорят о «новой эре», где ИИ не только анализирует данные, но и ставит гипотезы.
В ЦЕРНе тестируют системы, способные находить отклонения без заранее заданных шаблонов. Например, в 2024 году нейросеть выделила странный избыток пар топ-кварков — возможно, это след хиггсовых синглетов, предсказанных теорией суперсимметрии.
Главный вызов — понять, как ИИ принимает решения. В 2025 году в ЦЕРНе начали эксперименты с квантовыми нейросетями, которые могут работать с запутанными состояниями частиц. Но пока даже обычные алгоритмы остаются «черными ящиками»: например, никто точно не знает, почему GAN так хорошо имитирует столкновения.
Заменит ли ИИ физиков?
Кадзухиро Терао, физик из Национальной ускорительной лаборатории SLAC (США), отмечает, что современные нейросети стали незаменимым инструментом в физике частиц, хотя и не заменяют самих исследователей. Его работы показывают, как ИИ помогает ученым анализировать данные, которые раньше оставались незамеченными из-за человеческих ограничений в обработке информации.
Почему ИИ не станет «ученым в вакууме»:
- Гипотезы требуют человеческой интуиции. В 2025 году нейросеть в ЦЕРНе обнаружила аномалию в данных столкновений, но физикам пришлось месяцами проверять, не артефакт ли это. Алгоритм не понимает контекста — он лишь выделяет статистические отклонения.
- Ограничения «черного ящика». Даже передовые GNN (графовые нейросети) не объясняют, почему выбрали конкретное решение. Например, когда ИИ предсказал возможный сигнал топония, исследователям пришлось вручную анализировать 10 000 симуляций, чтобы подтвердить или опровергнуть результат.
Как меняется роль ученых
Рутинные задачи делегируют алгоритмам. В эксперименте FASER нейросети автоматически фильтруют 99% «пустых» событий, оставляя ученым только потенциально значимые данные. Это ускорило открытие нейтрино БАК в 2023 году.
Появляются новые специальности. В ЦЕРНе появились «физики-аналитики ИИ» — специалисты, которые обучают алгоритмы и переводят их выводы на язык теорий. Например, они адаптировали методы Хопфилда для трекинга частиц, тем самым улучшив точность.
ИИ не заменяет фундаментальное понимание процессов. Если алгоритм найдет отклонение от Стандартной модели, только физик решит, новая это частица или ошибка в коде.
Ближайшие перспективы:
- К 2030 году ИИ возьмет на себя основную часть обработки данных в физике частиц, но формулировать теории и ставить эксперименты будут люди.
- Развивается направление «интерпретируемого ИИ» — алгоритмов, которые не только выдают результат, но и объясняют ход мыслей. Прототипы тестируют в ЦЕРНе, MIT и других научных институтах.
Что обнаружит ИИ в будущем
Открытие бозона Хиггса в 2012 году потребовало усилий тысяч людей. Сегодня нейросети делают подобные прорывы рутинной работой. Они не только ускоряют науку, но и меняют ее логику: теперь можно искать не только то, что предсказано теорией, но и то, что «кажется странным» алгоритму.
Остается главный вопрос: что обнаружит ИИ завтра? Возможно, темную материю или частицы из пятого измерения. Ясно одно — без нейросетей эти открытия были бы невозможны.
Ранее мы рассказали о том, какую роль играет искусственный интеллект в редактировании генов.