人工智能（AI）可谓目前科学界的头号“网红”，从沃森（Waston）机器人不到10分钟诊断出白血病，到“阿尔法狗”击败世界排名第一的围棋选手；从战场到太空，随处都可见其身影。美国《科学》杂志在近日的报道中指出，人工智能也已渗透进科研领域，正以各种方式玩转科研。

寻找新粒子的踪迹

早在上世纪80年代末，粒子物理学家就开始“摆弄”人工智能。当然，他们的领域很适合人工智能和机器学习算法“大展拳脚”，因为几乎每项实验都需要在粒子探测器获取的海量类似数据中找出微小的空间模式，而这正是人工智能的强项。在无数科学家的努力下，人工智能已“跻身”物理学研究的必备工具之列。

粒子物理学家力图使带有巨大能量的亚原子粒子相互碰撞以释放出独特的新物质微粒，从而理解宇宙的内在运行逻辑。例如，2012年，科学家们利用大型强子对撞机（LHC）发现了希格斯玻色子，这种粒子可以解释所有其他基本粒子如何获得质量。

不过，这些奇异粒子并非自带标签。在LHC，约10亿次对撞才出现1个希格斯玻色子。与此同时，它会在十亿分之一皮秒（1皮秒=万亿分之一秒）内衰变成光子对或μ介子等其他粒子。而且，碰撞中会产生很多不相关粒子，使得“重现”希格斯玻色子愈发艰难。

费米国家实验室物理学家普西帕拉萨·巴特介绍说，神经网络等算法的优势就在于从背景中筛选出信号。在粒子探测器中，光子通常会在电磁量能器中创建粒子束，电子和强子虽也如此，但它们的束流与光子的稍有不同。……