36 - Коммерсантъ

36
исследования
информационные технологии
Школа анализа данных
«Яндекса» стала участником кол­
ла­борации большого эксперимен­
та LHCb ЦЕРН
Школа анализа данных «Яндек­
са» стала участником коллаборации боль­
шого эксперимента LHCb ЦЕРН (CERN).
Школа будет помогать ученым в обработке
данных и проводить исследования на сты­
ке физики и компьютерных наук в рамках
эксперимента LHCb — одного из главных
экспериментов на Большом адронном кол­
лайдере. Это первый случай, когда членом
коллаборации становится частный универси­
тет, созданный по инициативе коммерческой
компании, при этом не специализирующийся
на физике. До этого в коллаборацию входили
исключительно университеты, где ведутся
исследования в области физики: МГУ, Мас­
сачусетский технологический институт, Ок­
сфордский университет и другие.
Сегодня много говорят о при­
менении технологий big data в медицине,
экономике и других областях. История с фи­
зиками — интереснейший пример того, как
может работать «магия» алгоритмов.
Представьте себе, что ребен­
ку подарили интересную игрушку. Какое­
‑то время он увлеченно играет, а потом ему
становится интересно, что внутри, как она
устроена. У всех свои игрушки, и чем они
интереснее устроены, тем сложнее их ра­
зобрать. В мире физики игрушки, пожалуй,
одни из самых сложных — связанные с нашей
физической реальностью. В физике частиц,
которой занимаются на Большом адронном
коллайдере, объектом исследования явля­
ются элементарные частицы. А точнее, зако­
ны и модели, которые описывают их поведе­
ние: распады, взаимодействия и т. д.
Одним из способов изучения
частиц является столкновение разогнан­
ных до огромных скоростей частиц друг
с другом. В результате таких столкновений
высвобождается чрезвычайно большое
количество энергии, которая может пре­
вратиться в другие виды частиц. На Боль­
шом адронном коллайдере протоны раз­
гоняются почти до скорости света по двум
противоположным круговым траекториям
и соударяются в четырех точках кольца
коллайдера — четырех детекторах боль­
ших экспериментов. Каждый эксперимент
хорош в наблюдении определенного вида
распадов частиц.
Эксперимент LHCb, к работе
над которым подключатся студенты и иссле­
дователи ШАД, построен так, чтобы хорошо
«видеть» распады частиц, появляющихся по­
сле столкновения протонов и летящих под
небольшим углом вдоль оси их столкновения.
Эта особенность позволяет, например, хо­
рошо изучить законы взаимодействия B-ме­
зонов. Одна из загадок, которую можно ре­
шить, наблюдая за частицами, — нарушение
симметрии в законах для материи и анти­
материи. В частности, интересный вопрос
заключается в том, почему окружающая нас
видимая Вселенная почти целиком состо­
ит из материи? В поисках ответов на такие
загадки физики не смотрят за каждым от­
дельным столкновением частиц, они ищут
закономерности, проявляющиеся при на­
блюдении большого количества столкнове­
ний, — статистические закономерности, рас­
пределения физически-значимых величин.
Коллайдер — это лишь началь­
ное звено большого конвейера по обработ­
ке данных, за ним находится онлайн-ферма,
которая отсеивает данные об интересных
столкновениях от явного шума. Интересные
данные, которые составляют сотые доли
процента от всех наблюдаемых столкно­
вений, сохраняются в дата-центрах грида
(WLCG — Worldwide LHC Computing Grid)
и проходят последующую обработку; только
после всех предварительных этапов данные
становятся доступны физикам коллабора­
ции для предметного исследования. Каждое
зарегистрированное соударение протонов
в коллайдере называется событием, их могут
исследовать участники коллаборации.
Один из классов задач, которые
решаются на LHCb, — поиск редких распа­
дов. Сложность этой задачи обусловлена
необходимостью учета большого количества
неопределенностей и одновременно требова­
нием высокой точности получаемого ответа.
Поиск определенного вида
событий похож на поиск иголки в стоге
сена. Задача усложняется, т.к. каждое
событие описывается десятками разных
признаков, для которых очень сложно вы­
делить объем пространства с наилучшим
соотношением сигнал / шум. Для решения
таких задач в других областях науки хорошо
текст
кандидат физико-математических наук,
руководитель совместных проектов
«Яндекса» и ЦЕРН
фотография
маргиналии
Иван Ерофеев
Александр Кольцов
Андрей Устюжанин
Образование
ШАД
«Яндекса»
Школа анализа данных
(ШАД) — одна
из самых известных
в России магистратур
по computer science
и анализу данных. Ее
хорошо знают студенты
и выпускники МГУ,
МФТИ, Высшей школы
экономики и др. Для
тех, кто интересуется
прикладной computer
science, ШАД — трам­
плин в ведущие IT-ком­
пании и науку. В ШАД
обычно идут после
бакалавриата, в тече­
ние двух лет студенты
изучают машинное
обучение, алгоритмы
и структуры данных, ин­
формационный поиск,
компьютерную лингви­
стику и другие разделы
компьютерных наук.
«Яндексу» удалось
собрать в одном месте
ведущих разработчи­
ков и исследователей,
которые сформировали
свою собственную
программу обучения,
востребованную инду­
стрией. В итоге за 7 лет
существования школа
подготовила более
320 специалистов
по computer science,
работающих в «Яндек­
се», Google, ABBYY
и других компаниях.
Часть выпускников
остается в науке.
коммерсантъ-наука №02 2015