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　　世界上最强大的粒子对撞机还没有发现新的物理学成果，现在一些物理学家正在转向另一种策略。

　　一种曾经备受争议的粒子物理学方法已经进入了大型强子对撞机（LHC）的主流队伍。目前，LHC主要的ATLAS实验已经正式支持这种方法—— 一种通过机器创建的进行大量数据搜索的替代方法，作为其探测超越粒子物理标准模型的最大希望。因为，到目前为止，传统技术“一无所获”。

　　目前，几乎LHC所有的研究都进行了“有针对性的搜索”，寻找一些支持理论的证据。ATLAS合作项目日前描述了它第一次对探测器数据的全面搜索，相关论文日前发表在arXiv server，并提交给《欧洲物理杂志C》。而LHC的另一个实验CMS也在进行类似的项目。

　　荷兰奈梅亨大学的Sascha Caron说，“我的目标是尝试找到一种全新方式寻找新物理学”—— 一个由数据驱动而不是由理论驱动的科学。他推动了ATLAS的相关研究。

　　通常，一般搜索是针对目标事物的，对整个文本进行检索，以便找出某个特定词汇。而这些广泛的搜索可以与日益复杂的人工智能（AI）方法结合在一起，在不久的将来实现它们的全部潜力。

　　LHC研究人员希望这些方法能给他们带来下一个重大发现——自2012年发现希格斯玻色子以来，再没有新东西了。但标准模型是在20世纪六七十年代发展起来的，它描述了所有已知的亚原子粒子，物理学家们怀疑还有更多的东西，例如这个理论并没有解释暗物质。

　　许多从事数据搜索的研究人员表示，他们最终想要使用AI彻底废除标准模型模拟。这种方法的支持者希望使用机器学习在数据中找到线索，而不存在任何理论上的偏见。Caron说：“我们想要颠覆传统战略，转而让数据告诉我们下一步该怎么做。”