Wetenschappers hebben dankzij de integratie van machine learning-technieken aanzienlijke vooruitgang geboekt in het begrijpen van de unieke kwantumenergieniveaus in de kern van zwavel-38. Door gebruik te maken van een combinatie van kernreacties en geavanceerde data-analysemethoden hebben onderzoekers nieuwe inzichten verkregen in de ‘vingerafdruk’ die ontstaat door de herconfiguratie van protonen en neutronen in de kern van zwavel-38.
In een recent onderzoek dat is gepubliceerd in Physical Review C, hebben wetenschappers met succes machine learning gebruikt om data te classificeren en de vingerafdruk van zwavel-38 te analyseren. Door het in gang zetten van de beweging van protonen en neutronen via een injectie van overtollige energie via een kernreactie, waren onderzoekers in staat om de resulterende kwantumenergieniveaus in de kern van zwavel-38 te observeren en bestuderen.
De combinatie van experimentele technieken en machine learning-algoritmes heeft geleid tot een aanzienlijke toename van empirische informatie over de unieke vingerafdruk van zwavel-38. Het onderzoek benadrukte ook de cruciale rol die een specifieke nucleaire baan speelt bij het nauwkeurig reproduceren van deze vingerafdruk en die van naburige kernen.
De experimentele opstelling omvatte de fusie van twee kernen, één afkomstig van een zware-ionenbundel en de andere van een doel, om zwavel-38 te produceren. De detectie van elektromagnetische verval (gamma-stralen) werd uitgevoerd met behulp van het Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA), terwijl de detectie van de geproduceerde kernen werd uitgevoerd met behulp van de Fragment Mass Analyzer (FMA).
Om de complexiteit van experimentele parameters te overwinnen en de instellingen voor detectie te optimaliseren, hebben onderzoekers machine learning-technieken toegepast tijdens het datareductieproces. Door gebruik te maken van een volledig verbonden neuraal netwerk, getraind om zwavel-38-kernen te classificeren tegen andere isotopen die worden gegenereerd door de kernreactie, werden significante verbeteringen in nauwkeurigheid en efficiëntie bereikt in vergelijking met traditionele methoden.
Het succes van dit onderzoek toont het potentieel van machine learning aan in het verbeteren van ons begrip van nucleaire niveaus en hun unieke kenmerken. Bovendien bieden machine learning-gebaseerde benaderingen veelbelovende mogelijkheden voor het aanpakken van andere uitdagingen in experimenteel ontwerp en analyse.
De bevindingen van dit onderzoek dragen niet alleen bij aan de vooruitgang in de kernfysica, maar bieden ook waardevolle empirische gegevens voor vergelijkingen met theoretische modellen. Deze inzichten kunnen leiden tot waardevolle nieuwe ontdekkingen en een dieper begrip van de fundamentele krachten, zoals de sterke (kern)kracht, die het gedrag van kernen regeren.
FAQ:
V: Waar hebben wetenschappers in dit onderzoek naar gekeken?
A: Wetenschappers hebben gekeken naar de unieke kwantumenergieniveaus in de kern van zwavel-38.
V: Hoe hebben wetenschappers de vingerafdruk van zwavel-38 geanalyseerd?
A: Wetenschappers hebben machine learning-technieken gebruikt om data te classificeren en de vingerafdruk van zwavel-38 te analyseren.
V: Welke experimentele technieken zijn gebruikt in dit onderzoek?
A: Het onderzoek omvatte de fusie van twee kernen om zwavel-38 te produceren, evenals de detectie van elektromagnetische verval met behulp van het Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA) en de detectie van geproduceerde kernen met behulp van de Fragment Mass Analyzer (FMA).
V: Hoe heeft machine learning geholpen in dit onderzoek?
A: Machine learning-technieken zijn gebruikt om detectie-instellingen te optimaliseren, zwavel-38-kernen te classificeren en de nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren in vergelijking met traditionele methoden.
V: Wat zijn de mogelijke toepassingen van machine learning in de kernfysica?
A: Machine learning-gebaseerde benaderingen hebben het potentieel om ons begrip van nucleaire niveaus en hun kenmerken te verbeteren, evenals andere uitdagingen in experimenteel ontwerp en analyse aan te pakken.
Definities:
– Machine Learning: Een studiegebied dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmes waarmee computersystemen kunnen leren en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen zonder expliciet te zijn geprogrammeerd.
– Kwantumenergieniveaus: De energietoestanden die een atomaire of subatomaire systeem kan innemen volgens de kwantummechanica.
– Kern: Het centrale deel van een atoom, bestaande uit protonen en neutronen.
– Kernreactie: Een proces waarbij de kern van een atoom verandert door interactie met een ander deeltje of andere kern.
Suggesties voor gerelateerde links:
– Nuclear Physics Group
– ArXiv – Nuclear Experiment
– Physical Review Journals
The source of the article is from the blog revistatenerife.com