# Fizyka i astronomia EN: **AI in physics and astronomy** · id `physastro` · aliases: ML for physics, AI for astronomy, astroinformatics, physics ML, uczenie maszynowe w fizyce, astroinformatyka Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w nauce](https://aiatlasgraph.com/t/aiscience.md) › Fizyka i astronomia ## Description - PL: Zastosowania ML w fizyce cząstek, astrofizyce, kosmologii i fizyce plazmy: klasyfikacja sygnałów, szybka symulacja, wnioskowanie i sterowanie eksperymentami. - EN: ML in particle physics, astrophysics, cosmology and plasma physics: signal classification, fast simulation, inference and experiment control. ## In one sentence - PL: Uczenie maszynowe, które pomaga fizykom i astronomom przesiewać ogromne ilości pomiarów z teleskopów, zderzaczy i reaktorów. - EN: Machine learning that helps physicists and astronomers sift huge volumes of measurements from telescopes, colliders and reactors. ## Problem it solves - PL: Współczesne teleskopy i detektory zbierają więcej danych w jedną noc, niż ludzie zdołaliby obejrzeć przez całe życie. - EN: Modern telescopes and detectors collect more data in one night than people could inspect in a lifetime. ## What it does - PL: Działa jak niezmordowany asystent, który przegląda każdy zapis i odkłada na bok te kilka, w których może kryć się odkrycie. - EN: It works like a tireless assistant who goes through every record and sets aside the few that may hide a discovery. ## Everyday example - PL: Z milionów zdjęć nieba sieć wybiera garść nowo rozbłysłych gwiazd, które astronomowie jeszcze tej nocy obserwują dokładniej. - EN: From millions of sky images a network picks a handful of newly flaring stars that astronomers observe more closely that same night. ## This concerns you if you… - PL: interesujesz się kosmosem lub fizyką cząstek - PL: chcesz zobaczyć, jak AI pomaga w odkryciach naukowych - EN: are curious about space or particle physics - EN: want to see how AI helps make scientific discoveries ## Keywords particle physics ML · astroinformatics · simulation-based inference · jet tagging · fast simulation · Rubin Observatory LSST · LIGO · anomaly detection · physics-informed ML · CERN ML ## How it works - PL: Typowe zadania to klasyfikacja (sygnał czy tło, planeta czy szum), regresja parametrów fizycznych, generatywne zastępowanie kosztownych symulacji oraz sterowanie urządzeniami przez RL. Dane mają silną strukturę, więc architektury wykorzystują symetrie: chmury punktów i grafy dla cząstek, splot dla obrazów nieba i szeregów czasowych. - EN: Typical tasks are classification (signal or background, planet or noise), regression of physical parameters, generative replacement of costly simulations and device control with RL. The data are highly structured, so architectures exploit symmetries: point clouds and graphs for particles, convolutions for sky images and time series. ## Limits - PL: Modele trenuje się często na symulacjach, więc różnice między symulacją a prawdziwym detektorem mogą fałszować wyniki. Odkrycie wymaga rzetelnej niepewności i interpretowalności, czego czarna skrzynka sama nie daje. - EN: Models are often trained on simulations, so mismatch between simulation and the real detector can bias results. A discovery needs sound uncertainty and interpretability, which a black box does not provide by itself. ## Key terms - PL: **sygnał i tło**: Szukane zjawisko kontra wszystko inne, co wygląda podobnie. - PL: **krzywa blasku**: Zmiany jasności gwiazdy w czasie. - PL: **wyzwalacz**: Szybki filtr decydujący w ułamku sekundy, które zderzenia zapisać. - EN: **signal and background**: The phenomenon sought versus everything else that looks similar. - EN: **light curve**: A star's brightness over time. - EN: **trigger**: A fast filter deciding in a split second which collisions to record. ## Know first - [Sieci konwolucyjne i sekwencyjne (Convolutional and recurrent networks)](https://aiatlasgraph.com/t/cnn.md) - [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md) ## Subtopics (7 direct, 7 in total) - [Odsiewanie fałszywych alarmów w obserwacjach zmiennego nieba (Real–bogus classification of astronomical transients)](https://aiatlasgraph.com/t/transientrealbogus.md): Classifying difference-image cutouts from sky surveys (real source vs. artefact) with a convolutional network in the alert pipeline. - [Rozpoznawanie kształtów galaktyk na zdjęciach nieba (Galaxy morphology classification)](https://aiatlasgraph.com/t/galaxymorph.md): Classifying galaxy morphology with convolutional networks (Bayesian ensembles) trained on vote distributions from crowdsourcing volunteers. - [Rozpoznawanie strumieni cząstek ze zderzeń (jet tagging) (Jet tagging in particle physics)](https://aiatlasgraph.com/t/jettagging.md): Classifying hadronic jets (e.g. top, W, b, gluon) with permutation-invariant networks on particle clouds, graphs or transformers. - [Sterowanie plazmą w tokamaku przez uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement learning for tokamak plasma control)](https://aiatlasgraph.com/t/plasmacontrol.md): Deep RL trained in a plasma simulator that controls all of a tokamak's coils with one network, holding and shaping the plasma. - [Szybka symulacja detektorów modelami generatywnymi (Generative fast simulation of particle detectors)](https://aiatlasgraph.com/t/fastdetsim.md): Generative models (GANs, VAEs, flows, diffusion, flow matching) replacing calorimeter shower simulation, evaluated on shared challenges. - [Wykrywanie fal grawitacyjnych przez sieci neuronowe (Deep learning detection of gravitational waves)](https://aiatlasgraph.com/t/gwdetection.md): Convolutional networks on interferometer time series that detect coalescence signals and estimate their parameters faster than matched filtering. - [Wyszukiwanie planet pozasłonecznych w zmianach jasności gwiazd (Exoplanet transit detection with deep learning)](https://aiatlasgraph.com/t/exoplanetdetect.md): Classifying transit signals in light curves (planet vs. false positive) with 1D convolutional networks and ranking candidates. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Uczenie maszynowe z fizyką i symulacje (Physics-informed and scientific machine learning)](https://aiatlasgraph.com/t/sciml.md) ## Sources - [Machine learning and the physical sciences]() `carleo-ml-physics-2019` · by Giuseppe Carleo, Ignacio Cirac, Kyle Cranmer, Laurent Daudet, Maria Schuld, Naftali Tishby, Leslie Vogt-Maranto, Lenka Zdeborová --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/physastro · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30