قدم العلماء تقدمًا كبيرًا في فهم المستويات النووية الكمية المميزة في نواة الكبريت-٣٨، وذلك بفضل دمج تقنيات التعلم الآلي. من خلال الاستفادة من مجموعة من التفاعلات النووية وأساليب متقدمة لتحليل البيانات، حصل الباحثون على رؤى جديدة حول “البصمة” التي تتشكل من خلال إعادة ترتيب البروتونات والنيوترونات في نواة الكبريت-٣٨.
في دراسة مؤخرة نشرت في مجلة Physical Review C، استخدم العلماء بنجاح التعلم الآلي لتصنيف البيانات وتحليل بصمة الكبريت-٣٨. من خلال بدء حركة البروتونات والنيوترونات من خلال حقن زائدة من الطاقة على شكل تفاعل نووي، تمكن الباحثون من ملاحظة ودراسة المستويات النووية الكمية الناتجة في نواة الكبريت-٣٨.
جمع تقنيات التجربة وخوارزميات التعلم الآلي أدى إلى زيادة كبيرة في المعلومات التجريبية حول البصمة المميزة للكبريت-٣٨. كما أبرزت الدراسة الدور الحاسم الذي يلعبه المدار النوكليوني المحدد في إعادة إنتاج هذه البصمة وبصمات النوى المجاورة لها.
شمل إعداد التجربة دمج نواةين، واحدة من شعاع الأيونات الثقيلة والأخرى من هدف، لإنتاج الكبريت-٣٨. تم استخدام تتبع تحلل الطاقة الكهرومغناطيسية (الأشعة غاما) باستخدام نظام تتبع طاقة الأشعة غاما (GRETINA)، في حين تم أداء كشف النوى المنتجة باستخدام محلل كتل الشظايا (FMA).
للتغلب على تعقيدات المعايير التجريبية وتحسين إعدادات الكشف، قام الباحثون بتنفيذ تقنيات التعلم الآلي في عملية تخفيض البيانات. من خلال استخدام شبكة عصبية متصلة بالكامل تتم تدريبها لتصنيف نوى الكبريت-٣٨ مقابل النظائر الأخرى التي تنتجها التفاعل النووي، تحقق تحسينات كبيرة في الدقة والكفاءة مقارنة بالطرق التقليدية.
يعكس نجاح هذه الدراسة إمكانات التعلم الآلي في تعزيز فهمنا للمستويات النووية وسماتها المميزة. علاوة على ذلك، تقدم اعتماد النهج المستند إلى التعلم الآلي فرصًا واعدة للتعامل مع التحديات الأخرى في التصميم والتحليل التجريبي.
إن نتائج هذا البحث لا تسهم فقط في التطورات في الفيزياء النووية، بل توفر أيضًا بيانات تجريبية قيمة للمقارنة مع النماذج النظرية. يمكن أن تؤدي هذه الرؤى إلى اكتشافات جديدة قيمة وفهم أعمق للقوى الأساسية، مثل القوة النووية القوية التي تحكم سلوك النوى.
أسئلة شائعة:
س: ماذا درس العلماء في هذا البحث؟
ج: درس العلماء المستويات الكمية المميزة في نواة الكبريت-٣٨.
س: كيف قام العلماء بتحليل بصمة الكبريت-٣٨؟
ج: استخدم العلماء تقنيات التعلم الآلي لتصنيف البيانات وتحليل بصمة الكبريت-٣٨.
س: ما هي التقنيات التجريبية المستخدمة في هذه الدراسة؟
ج: شمل الدراسة دمج نواتين لإنتاج الكبريت-٣٨ واستخدام تحليل انحلالات كهرومغناطيسية باستخدام نظام تتبع طاقة الأشعة غاما (GRETINA) وكشف النوى المنتجة باستخدام محلل كتل الشظايا (FMA).
س: كيف ساعدت التعلم الآلي في هذه الدراسة؟
ج: استخدمت تقنيات التعلم الآلي لتحسين إعدادات الكشف، وتصنيف نوى الكبريت-٣٨، وتحسين الدقة والكفاءة مقارنة بالطرق التقليدية.
س: ما هي التطبيقات المحتملة للتعلم الآلي في الفيزياء النووية؟
ج: لدى النهج المستند إلى التعلم الآلي القدرة على تعزيز فهمنا للمستويات النووية وسماتها، بالإضافة إلى التعامل مع التحديات الأخرى في التصميم والتحليل التجريبي.
The source of the article is from the blog meltyfan.es