Вчені зробили значний прогрес у розумінні унікальних квантових рівнів енергії в ядрі сірки-38, завдяки використанню методів машинного навчання. За допомогою поєднання ядерних реакцій та методів аналізу даних, дослідники отримали нові інсайти щодо “відбитку” сірки-38, який утворюється через перестановку протонів та неутронів в ядрі.
У недавньому дослідженні, опублікованому в журналі Physical Review C, вченим успішно вдалось застосувати машинне навчання для класифікації даних та аналізу “відбитку” сірки-38. Шляхом вводу надлишкової енергії через ядерну реакцію, дослідники змогли спостерігати і вивчати квантові рівні енергії, які виникають в ядрі сірки-38.
Поєднання експериментальних методів та алгоритмів машинного навчання привело до значного збільшення емпіричної інформації про унікальний “відбиток” сірки-38. Дослідження також підкреслило важливу роль певної орбітальних нуклеонів у точному відтворенні цього “відбитку” та “відбитків” сусідніх ядер.
Експериментальна установка включала злиття двох ядер – одне з важкого-іонного пучка, інше – з мишені, для отримання сірки-38. Виявлення електромагнітних розпадів (гамма-випромінювання) здійснювалося за допомогою системи відстеження енергії гамма-променів (GRETINA), а виявлення вироблених ядер – за допомогою аналізатора мас фрагментів (FMA).
Для подолання складностей експериментальних параметрів та оптимізації налаштувань для виявлення, дослідники застосували методи машинного навчання протягом процесу обробки даних. Шляхом використання повністю зв’язаних нейронних мереж, навчених класифікувати ядра сірки-38 серед інших ізотопів, досягнуті значні покращення точності та ефективності порівняно з традиційними методами.
Успіх цього дослідження демонструє потенціал машинного навчання у покращенні нашого розуміння ядерних рівнів та їх унікальних характеристик. Крім того, використання підходів, заснованих на машинному навчанні, надає перспективні можливості для вирішення інших завдань у дизайні та аналізі експериментів.
Висновки цього дослідження не тільки сприяють прогресу у ядерній фізиці, але також надають цінні емпіричні дані для порівнянь з теоретичними моделями. Ці ідеї можуть призвести до цінних нових відкриттів та глибшого розуміння основних сил, таких як сильна (ядерна) сила, що визначають поведінку ядер.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com