❋ 4.7
Исследователи Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали новый метод оценки надежности моделей машинного обучения. Они показали, что подход работает в восемь раз быстрее, чем полный перебор моделей, и существенно снижает объем ручной проверки. Метод можно использовать в задачах физики элементарных частиц с нейросетями различной архитектуры.
НИУ ВШЭ
# Алгоритм
# искусственный интеллект
# нейросети
# технологии
# физика элементарных частиц
Робот решает задачу / © ИИ-генерация, GigaChat
Чтобы проще и быстрее анализировать экспериментальные данные, в физике элементарных частиц все чаще используют машинное обучение и искусственный интеллект. Например, нейросети помогают обрабатывать сигналы приборов и восстанавливать недостающие данные о свойствах частиц. Такие предсказания влияют на дальнейший анализ, поэтому необходимо знать их надежность. При этом часто оценивается только точность модели и редко учитывается, насколько сильно меняются ее результаты при повторных обучениях. Особенно это заметно в работе с глубокими нейросетями: их поведение сложно интерпретировать, и результаты разных запусков обучения могут расходиться. Поэтому, несмотря на потенциальную пользу применения нейросетей, многие физики относятся к ним с недоверием.
