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Le CERN accélère sa recherche d’antimatière avec la technologie de moteur de recherche MatrixNet de Yandex – High-teK.ca

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Le géant russe de la recherche Yandex officialise son partenariat avec le CERN en rejoignant son programme Openlab. Le dernier effort de collaboration voit Yandex proposer sa technologie propriétaire d’apprentissage automatique MatrixNet, qui alimente le moteur de recherche Internet de l’entreprise. Le CERN, l’Organisation européenne pour la recherche nucléaire, prévoit d’exploiter MatrixNet pour analyser et parcourir les sorties de données colossales générées par l’utilisation du Large Hadron Collider (LHC).

Dans un premier temps, le CERN mettra MatrixNet au travail en passant au peigne fin les ensembles de données du Analyse de la désintégration du méson Bfournies par l’expérience LHCb (la b représente la beauté). Yandex a fourni une équipe d’ingénieurs pour aider les chercheurs à utiliser le logiciel MatrixNet, mais les collaborateurs du CERN Openlab développent une interface frontale conviviale que les chercheurs du CERN pourront utiliser pour soumettre eux-mêmes des requêtes.

Les expériences LHCb génèrent des quantités colossales de données brutes — jusqu’à 35 Go couvrant 1 million d’événements par seconde – qui doit être organisé et filtré pour trouver les événements extrêmement rares que les scientifiques recherchent. Le CERN a mis en place des systèmes qui peuvent réduire les données pertinentes, mais une bonne partie de celles-ci nécessite encore un traitement et une analyse relativement étendus pour déterminer la pertinence et l’utilité. Inutile de dire que c’est une tâche ardue.

Sortie des données de l'expérience LHCb

Heureusement, MatrixNet s’est fait les dents en traitant environ 120 000 000 de requêtes de recherche sur Internet par jour. En outre, il offre une technologie d’apprentissage automatique qui exploiterait des algorithmes prenant en compte des dizaines de milliers de facteurs pondérés dynamiquement pour trouver, classer et renvoyer les résultats de recherche. Bien que MatrixNet ne soit pas conscient de lui-même et ne puisse pas prendre de décisions comme le ferait un cerveau humain, il est capable d’un apprentissage limité en s’appuyant sur l’expérience antérieure. La technologie MatrixNet aurait été spécialement conçue pour traiter des ensembles de données volumineux à l’aide d’une formule de classement complexe tout en atténuant le surajustement (trouver des dépendances et des relations entre des points de données qui n’existent pas réellement) pour présenter des résultats aussi pertinents que possible pour une machine à déterminer.

Étant donné que MatrixNet a été initialement développé pour rechercher des pages Web sur Internet, il est fascinant de voir la technologie des moteurs de recherche utilisée dans la poursuite de découvertes scientifiques dans le monde réel. De plus, tout comme le moteur de recherche est utilisé pour améliorer l’efficacité et la pertinence des données du LHC présentées aux chercheurs, les grandes quantités de données et l’expérience de recherche acquise dans l’analyse des collisions de particules dans l’espace de viande seront, à leur tour, utilisées pour peaufiner la technologie MatrixNet. pour effectuer des recherches sur Internet au sens large. Il est excitant de penser que la technologie des moteurs de recherche pourrait un jour aider les chercheurs à comprendre ce qui est arrivé à l’antimatière de l’univers après le Big Bang !

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