机器学习在加强和加速寻求新基本物理学方面发挥着至关重要的作用。我们审查了新物理学的机器学习方法和应用中，在地面高能量物理实验的背景下，包括大型强子撞机，罕见的事件搜索和中微生实验。虽然机器学习在这些领域拥有悠久的历史，但深入学习革命（2010年代初）就研究的范围和雄心而产生了定性转变。这些现代化的机器学习发展是本综述的重点。

在2015年和2019年之间，地平线的成员2020年资助的创新培训网络名为“Amva4newphysics”，研究了高能量物理问题的先进多变量分析方法和统计学习工具的定制和应用，并开发了完全新的。其中许多方法已成功地用于提高Cern大型Hadron撞机的地图集和CMS实验所执行的数据分析的敏感性;其他几个人，仍然在测试阶段，承诺进一步提高基本物理参数测量的精确度以及新现象的搜索范围。在本文中，在研究和开发的那些中，最相关的新工具以及对其性能的评估。

我们描述了作为黑暗机器倡议和LES Houches 2019年物理学研讨会进行的数据挑战的结果。挑战的目标是使用无监督机器学习算法检测LHC新物理学的信号。首先，我们提出了如何实现异常分数以在LHC搜索中定义独立于模型的信号区域。我们定义并描述了一个大型基准数据集，由> 10亿美元的Muton-Proton碰撞，其中包含> 10亿美元的模拟LHC事件组成。然后，我们在数据挑战的背景下审查了各种异常检测和密度估计算法，我们在一组现实分析环境中测量了它们的性能。我们绘制了一些有用的结论，可以帮助开发无监督的新物理搜索在LHC的第三次运行期间，并为我们的基准数据集提供用于HTTPS://www.phenomldata.org的未来研究。重现分析的代码在https://github.com/bostdiek/darkmachines-unsupervisedChallenge提供。

机器学习（ML）与高能物理学（HEP）的快速发展的交集给我们的社区带来了机会和挑战。远远超出了标准ML工具在HEP问题上的应用，这两个领域的一代人才素养正在开发真正的新的和潜在的革命性方法。迫切需要支持跨学科社区推动这些发展的需求，包括在这两个领域的交汇处为专门研究提供资金，在大学投资高性能计算以及调整分配政策以支持这项工作，开发社区工具和标准，并为年轻研究人员提供教育和职业道路，从而吸引了机器学习的智力活力，以吸引高能量物理学。

对异常检测方法的需求不断增长，可以以模型 - 不可知的方式扩大对新颗粒的搜索。大多数新方法的建议专注于信号灵敏度。但是，选择异常事件是不够的 - 还必须有一个策略来为所选事件提供上下文。我们提出了无监督检测的第一个完整的策略，其包括信号灵敏度和用于背景估计的数据驱动方法。我们的技术由两个同时培训的autoencoders建造，被迫彼此去相关。该方法可以脱机用于非共振异常检测，也是第一个完整的在线兼容的异常检测策略。我们表明，我们的方法在为ADC2021数据挑战准备的各种信号上实现了出色的性能。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

在背景主导的情况下，通过机器学习和信号和背景之间的可观察者之间的高度重叠来调查LHC在LHC的新物理搜索的敏感性。我们使用两种不同的型号，XGBoost和深度神经网络，利用可观察到之间的相关性，并将这种方法与传统的切割方法进行比较。我们认为不同的方法来分析模型的输出，发现模板拟合通常比简单的切割更好地执行。通过福芙氏分解，我们可以额外了解事件运动学与机器学习模型输出之间的关系。我们认为具有亚霉素的超对称场景作为一个具体示例，但方法可以应用于更广泛的超对称模型。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。

我们使用神经网络研究几种简化的暗物质（DM）模型及其在LHC的签名。我们专注于通常的单声角加上缺失的横向能量通道，但要训练算法我们在2D直方图中组织数据而不是逐个事件阵列。这导致较大的性能提升，以区分标准模型（SM）和SM以及新物理信号。我们使用KineMatic单速仪功能作为输入数据，允许我们描述具有单个数据示例的模型的系列。我们发现神经网络性能不依赖于模拟的后台事件数量，如果它们作为$ s / \ sqrt {b} $函数呈现，其中$ s $和$ b $是信号和背景的数量每直方图的事件分别。这提供了对方法的灵活性，因为在这种情况下测试特定模型只需要了解新物理单次横截面。此外，我们还在关于真实DM性质的错误假设下讨论网络性能。最后，我们提出了多模型分类器以更普遍的方式搜索和识别新信号，对于下一个LHC运行。

Despite great progress in simulating multiphysics problems using the numerical discretization of partial differential equations (PDEs), one still cannot seamlessly incorporate noisy data into existing algorithms, mesh generation remains complex, and high-dimensional problems governed by parameterized PDEs cannot be tackled. Moreover, solving inverse problems with hidden physics is often prohibitively expensive and requires different formulations and elaborate computer codes. Machine learning has emerged as a promising alternative, but training deep neural networks requires big data, not always available for scientific problems. Instead, such networks can be trained from additional information obtained by enforcing the physical laws (for example, at random points in the continuous space-time domain). Such physics-informed learning integrates (noisy) data and mathematical models, and implements them through neural networks or other kernel-based regression networks. Moreover, it may be possible to design specialized network architectures that automatically satisfy some of the physical invariants for better accuracy, faster training and improved generalization. Here, we review some of the prevailing trends in embedding physics into machine learning, present some of the current capabilities and limitations and discuss diverse applications of physics-informed learning both for forward and inverse problems, including discovering hidden physics and tackling high-dimensional problems.

估计不确定性是进行HEP中科学测量的核心：如果没有估计其不确定性，测量是无用的。不确定性量化（UQ）的目的是与这个问题密不可分的：“我们如何在身体和统计上解释这些不确定性？”这个问题的答案不仅取决于我们要执行的计算任务，还取决于我们用于该任务的方法。对于HEP中的人工智能（AI）应用，在几个领域中，可解释的UQ方法至关重要，包括推理，仿真和控制/决策。这些领域中的每个领域都有一些方法，但尚未被证明像当前在物理学中使用的更传统的方法一样值得信赖（例如，非AI经常主义者和贝叶斯方法）。阐明上面的问题需要更多地了解AI系统的相互作用和不确定性量化。我们简要讨论每个领域的现有方法，并将其与HEP跨越的任务联系起来。然后，我们讨论了途径的建议，以开发必要的技术，以在接下来的十年中可靠地使用AI与UQ使用。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

从限制黑暗部门的暗物质颗粒的生产可能导致许多新颖的实验签名。根据理论的细节，质子 - 质子碰撞中的黑暗夸克生产可能导致颗粒的半衰期：黑暗强度的准直喷雾，其中颗粒碰撞器实验只有一些。实验签名的特征在于，具有与喷射器的可见部件相结合的重建缺失的动量。这种复杂的拓扑对检测器效率低下和错误重建敏感，从而产生人为缺失的势头。通过这项工作，我们提出了一种信号不可知的策略来拒绝普通喷射，并通过异常检测技术鉴定半衰期喷射。具有喷射子结构变量的深度神经自动化器网络作为输入，证明了对分析异常喷射的非常有用。该研究重点介绍了半意射流签名;然而，该技术可以适用于任何新的物理模型，该模型预测来自非SM粒子的喷射器的签名。

AutoEncoders在异常检测中具有高能物理学中的有用应用，特别是对于喷气机 - 在碰撞中产生的颗粒的准直淋浴，例如Cern大型强子撞机的碰撞。我们探讨了基于图形的AutoEncoders，它们在其“粒子云”表示中的喷射器上运行，并且可以在喷气机内的粒子中利用相互依存的依赖性，用于这种任务。另外，我们通过图形神经网络对能量移动器的距离开发可差的近似，这随后可以用作自动化器的重建损耗函数。

从间接检测实验中寻找暗物质湮灭的间接检测实验的解释需要计算昂贵的宇宙射线传播模拟。在这项工作中，我们提出了一种基于经常性神经网络的新方法，可显着加速二次和暗物质银宇射线反滴角的模拟，同时实现优异的准确性。这种方法允许在宇宙射线传播模型的滋扰参数上进行高效的分析或边缘化，以便为各种暗物质模型进行参数扫描。我们确定重要的采样，具体适用于确保仅在训练有素的参数区域中评估网络。我们使用最新AMS-02 Antiproton数据在几种模型的弱相互作用的大规模粒子上呈现导出的限制。与传统方法相比，全训练网络与此工作一起作为Darkraynet释放，并通过至少两个数量级来实现运行时的加速。

机器学习中的半监管可用于搜索信号加背景区域未标记的新物理学。这强烈降低了搜索标准模型的信号的模型依赖性。这种方法显示了过度拟合可以产生假信号的缺点。折腾玩具蒙特卡罗（MC）事件可用于通过频繁推断估计相应的试验因子。但是，基于完全检测器模拟的MC事件是资源密集型的。生成的对抗网络（GANS）可用于模拟MC发生器。 GANS是强大的生成模型，但经常遭受培训不稳定。今后我们展示了对GAN的审查。我们倡导使用Wassersein Gan（Wan）的重量剪裁和渐变刑罚（Wan-GP），批评评论者的渐变率是对其投入的惩罚。在多Lepton异常的出现之后，我们在LHC的$ B $ -Quark结合时使用GANS为Di-Leptons最终状态。找到MC和Wgan-GP生成的事件之间的良好一致性，用于研究中选择的可观察结果。

成像，散射和光谱是理解和发现新功能材料的基础。自动化和实验技术的当代创新导致这些测量更快，分辨率更高，从而产生了大量的分析数据。这些创新在用户设施和同步射击光源时特别明显。机器学习（ML）方法经常开发用于实时地处理和解释大型数据集。然而，仍然存在概念障碍，进入设施一般用户社区，通常缺乏ML的专业知识，以及部署ML模型的技术障碍。在此，我们展示了各种原型ML模型，用于在国家同步光源II（NSLS-II）的多个波束线上在飞行分析。我们谨慎地描述这些示例，专注于将模型集成到现有的实验工作流程中，使得读者可以容易地将它们自己的ML技术与具有普通基础设施的NSLS-II或设施的实验中的实验。此处介绍的框架展示了几乎没有努力，多样化的ML型号通过集成到实验编程和数据管理的现有Blueske套件中与反馈回路一起运行。

The abundance of dark matter (DM) subhalos orbiting a host galaxy is a generic prediction of the cosmological framework, and is a promising way to constrain the nature of DM. In this paper, we investigate the use of machine learning-based tools to quantify the magnitude of phase-space perturbations caused by the passage of DM subhalos. A simple binary classifier and an anomaly detection model are proposed to estimate if stars or star particles close to DM subhalos are statistically detectable in simulations. The simulated datasets are three Milky Way-like galaxies and nine synthetic Gaia DR2 surveys derived from these. Firstly, we find that the anomaly detection algorithm, trained on a simulated galaxy with full 6D kinematic observables and applied on another galaxy, is nontrivially sensitive to the DM subhalo population. On the other hand, the classification-based approach is not sufficiently sensitive due to the extremely low statistics of signal stars for supervised training. Finally, the sensitivity of both algorithms in the Gaia-like surveys is negligible. The enormous size of the Gaia dataset motivates the further development of scalable and accurate data analysis methods that could be used to select potential regions of interest for DM searches to ultimately constrain the Milky Way's subhalo mass function, as well as simulations where to study the sensitivity of such methods under different signal hypotheses.

机器学习提供了一个令人兴奋的机会，可以改善高能物理探测器中几乎所有重建对象的校准。但是，机器学习方法通常取决于训练过程中使用的示例的光谱，这是一个称为先前依赖性的问题。这是校准的不良属性，需要适用于各种环境。本文的目的是明确强调某些基于机器学习的校准策略的先前依赖性。我们展示了基于仿真和基于数据的校准的最新建议如何继承用于培训的样本的属性，这可能会导致下游分析的偏见。在基于仿真的校准的情况下，我们认为我们最近提出的高斯ANSATZ方法可以避免先前依赖性的某些陷阱，而先前独立的基于数据的基于数据仍然是一个开放的问题。