Переводчик приходит на совещание, где говорят на языке, которого он не знает. Сначала ему приходится слушать каждое слово, дословно записывать и потом сверять с оригиналом. Так работают симуляторы нейтринного телескопа IceCube: они отслеживают каждый фотон, который родился в антарктическом льду, прошёл сотни метров и ударил в датчик. На одну кампанию уходит около 100 000 часов работы мощных видеокарт, потому что лёд неоднороден, слои пыли и пузырьков искривляют путь света, и каждый фотон приходится вести отдельно.

Нейросеть candela, созданная в Гарварде и MIT, ведёт себя иначе. Она выучивает сам язык льда: по координатам источника и датчика она мгновенно выдаёт, сколько света дойдёт и с каким разбросом по времени. Внутри сети шесть слоёв по 512 нейронов, и обучена она на 65 536 конфигурациях изолированных каскадов, которые сгенерировал эталонный симулятор. Вместо того чтобы гонять миллиарды фотонов, сеть складывает отклики от всех источников, как переводчик собирает смысл фразы из уже знакомых слов.

Точность при этом не страдает. На независимых нейтринных событиях с энергиями от 100 ГэВ до 1 ПэВ предсказанный выход фотонов совпадает с эталоном в пределах 2%, а распределение времён прихода повторяет эталон на протяжении шести порядков величины ожидаемого числа фотонов. Расхождение появляется только там, где сам датчик перестаёт быть линейным, то есть при яркости, близкой к насыщению.

Раньше моделирование света было самым дорогим шагом в анализе данных IceCube. Теперь, когда переводчик выучил язык, можно не только быстрее считать фон, но и решать обратную задачу: подбирать параметры нейтрино напрямую, используя градиенты сети. Это открывает путь к калибровке оптических свойств льда, которые сегодня вносят главный вклад в систематические неопределённости телескопа.

Переводчик, который раньше отвлекался на каждый шорох в зале, теперь пересказывает суть совещания за секунды. Лёд Антарктиды, хранящий следы космических нейтрино, становится понятнее.