第314章 CERN的数据灾难

  更准確地说，这叫“在重金属摇滚音乐会的音箱旁边，试图听清一只特定品种的蚊子在打喷嚏”。

  因为质子內部的夸克和胶子在强相互作用下碎裂时，会產生海量的普通粒子，这就是所谓的“qcd本底噪声”。

  这些噪声的信號强度，往往是未知新粒子信號的几百万倍甚至上亿倍。

  ……

  台上的报告人换了一茬又一茬。

  来自麻省理工的实验团队展示了他们最新的机器学习过滤算法；牛津大学的理论物理学家试图用高维弦论来解释某些异常的散射振幅；甚至还有日本kek实验室的代表，提出了一种基於复杂网络拓扑的数据聚类方法。

  这种连轴转的密集报告，其核心目的並非炫耀，而是“技术排雷”与资源共享。毕竟，高能物理的数据分析早已进入了深水区，那些容易被发现的“低垂的果实”在十年前发现希格斯玻色子时就已经被摘光了。

  面对如今极其复杂的微观图谱，传统的分析方法已经捉襟见肘，很难再有新的实质性发现。

  就拿目前最火的ai和机器学习来说，麻省理工的团队在台上坦言，ai在这个领域面临著“无米之炊”。因为ai需要庞大的“训练集”来认东西，但物理学家要找的是“未知的新粒子”，连它长什么样、什么衰变特徵都不知道，根本没法给ai打標籤。

  把无標籤的混沌数据餵给神经网络，它只会吐出一堆人类根本无法理解的“黑盒”结果，这种缺乏严谨物理机制推导的输出，在吹毛求疵的cern里是绝对不被承认的。

  因此，全球各个顶级团队只能各自寻找突破口，然后在这里毫无保留地分享自己的分析路径和阶段性结论。

  哪怕是失败的尝试，也能为同行提供极具价值的参考，避免大家在同一个死胡同里重复进行无意义的算力消耗。

  但所有的报告，最终都导向了一个令人绝望的结论：没有发现任何新粒子的跡象。

  ……

  摆在当今高能物理界面前的路，其实只剩下了两条。