리서치 하이라이트

입자 물리학 분야에서 에너지 및 인텐스티 프론티어에 대한 머신 러닝 기법 도입

Nature 560, 7716

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데이터 수집 속도가 가장 거대한 산업계 데이터 규모와 유사한 덕분에, 입자 물리학 분야는 다른 분야에 비해서 훨씬 빨리 머신 러닝 기술이 도입되었다. 지난 20년 이상의 기간 동안에, CERN의 거대 하드론 충돌장치(Large Hadron Collider)에서의 최근 실험에 대한 신경망 기술의 응용 및 초기 세대 결정 트리 촉진은 머신 러닝 기법이 새로운 발견을 위한 필수 기술로 수립하였다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 힉스 입자의 실험 신호를 밝히는데 결정적인 역할을 했었다. 머신 러닝 분야에서의 연구가 고 에너지 물리학 분야와 동시에 발달하면서, 고 에너지 물리학 분야는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 발전해왔다. 이번 주 리뷰 란에서는 입자 물리학 분야에서 머신 러닝 방법과 다양한 실험 기법들을 비교하고 있으며, 뉴트리노 물리학 분야에서의 딥 러닝 기술 응용이 어떠한 이점을 제공하는지를 분석하고 있다.

Review p.41
doi | 10.1038/s41586-018-0361-2 | 전문   | PDF

2018년8월2일 자의 네이처 하이라이트