Использование компьютерных алгоритмов для обработки и интерпретации данных без ручного вмешательства.Автоматизированный анализ — это использование компьютерных алгоритмов для обработки и интерпретации данных без ручного вмешательства. В физике это стало незаменимым, поскольку эксперименты и симуляции генерируют наборы данных, слишком большие для ручного просмотра. Это охватывает всё: от простого распознавания образов до сложных моделей машинного обучения, которые могут классифицировать небесные объекты, предсказывать физическое поведение или даже управлять автономными экспериментами.
Концепция возникла с появлением ранних вычислительных машин в середине XX века, но её современная форма оформилась с ростом машинного обучения в 2010-х годах, особенно в таких областях, как космология и физика элементарных частиц, где объёмы данных резко возросли.
Алгоритмы предназначены для выявления закономерностей, корреляций или аномалий в данных. В подходах машинного обучения модели обучаются на размеченных примерах, чтобы выявить основные правила, а затем применяются к новым данным. В автономных лабораториях цикл анализа замыкается: алгоритм интерпретирует результаты и определяет следующее измерение, что позволяет проводить самоуправляемые эксперименты, оптимизирующие условия без участия человека.
Используется для автоматической классификации галактик, обнаружения частиц в реальном времени на коллайдерах и в самооптимизирующихся роботах для химического синтеза.
Некоторые нейронные сети могут обнаруживать новые галактики на снимках телескопов, никогда не получая информации о том, как выглядят галактики.





















