Vitskapsfolk har gjort betydeleg framgang i forståinga av dei unike kvanteeigenskapane til energinivåa i svovel-38-kjernen, takka vere bruk av maskinlæringsmetodar. Ved å utnytte ei kombinasjon av kjernefysiske reaksjonar og avanserte dataanalysmetodar, har forskarane fått nye innsikter i «fingeravtrykket» som dannar seg gjennom omsorteringa av protonar og nøytron i svovel-38-kjernen.
I ei nyleg studie publisert i Physical Review C, nytta vitskapsfolk seg av maskinlæring for å klassifisere data og analysere fingeravtrykket til svovel-38. Ved å initiera bevegelsen av protonar og nøytronar gjennom ein tilførsel av overskotsenergi via ei kjernefysisk reaksjon, kunne forskarane observere og studere dei resulterande kvanteenerginivåa i svovel-38-kjernen.
Kombinasjonen av eksperimentelle teknikkar og maskinlæringsalgoritmar fekk til å auke mengda empirisk informasjon om det unike fingeravtrykket til svovel-38. Studien peika også på den avgjerande rolla som ein spesifikk nukleonisk bane spelar for å nøyaktig gjenskape dette fingeravtrykket, så vel som tilstøytande kjerner sine fingeravtrykk.
Eksperimentet innebar sammanskøyting av to kjerner, den eine frå ein tungionestråle og den andre frå eit mål, for å produsera svovel-38. Deteksjon av elektromagnetiske henfall (gammastråling) vart gjort ved hjelp av Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA), medan deteksjonen av dei produserte kjernene vart utført med Fragment Mass Analyzer (FMA).
For å handtera kompleksiteten til dei eksperimentelle parametrane og optimalisera innstillingane for deteksjon, implementerte forskarane maskinlæringsmetodar gjennom heile datareduksjonsprosessen. Ved å nytte eit fullt tilkopla nevralt nettverk, som vart trent til å klassifisere svovel-38-kjernar mot andre isotopar generert av den kjernefysiske reaksjonen, vart det oppnådd betydelege forbetringar i nøyaktigheit og effektivitet samanlikna med tradisjonelle metodar.
Suksessen til denne studien viser potensialet til maskinlæring for å utvide vår forståing av energinivåa i kjerner og deira unike eigenskapar. Vidare kan bruk av maskinlæringsbaserte tilnærmingsmåtar by på lovande moglegheiter for å takle andre utfordringar innan eksperimentell design og analyse.
Funna frå denne forskinga bidrar ikkje berre til framsteg i kjernefysikk, men gir òg verdifull empirisk data for samanlikningar med teoretiske modellar. Desse innsikta kan bidra til verdifulle nye oppdagingar og ei djupare forståing av dei fundamentale kreftene, slik som den sterke (kjerne)fysikkrefta, som styrer oppførselen til kjernene.
Frequently Asked Questions (Vanlege spørsmål):
Spørsmål: Kva studerte vitskapsfolk i denne forskinga?
Svar: Vitskapsfolk studerte dei unike kvanteenerginivåa i svovel-38-kjernen.
Spørsmål: Korleis analyserte vitskapsfolk fingeravtrykket til svovel-38?
Svar: Vitskapsfolk brukte seg av maskinlæringsmetodar for å klassifisere data og analysere fingeravtrykket til svovel-38.
Spørsmål: Kva eksperimentelle teknikkar vart brukt i denne studien?
Svar: Studien innebar sammanskøyting av to kjernar for å produsera svovel-38, samt deteksjon av elektromagnetiske henfall ved hjelp av Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA) og deteksjon av dei produserte kjernene med Fragment Mass Analyzer (FMA).
Spørsmål: Korleis hjelpte maskinlæring i denne studien?
Svar: Maskinlæringsmetodar vart brukt til å optimalisera innstillingane for deteksjon, klassifisere svovel-38-kjerner og forbetre nøyaktigheit og effektivitet samanlikna med tradisjonelle metodar.
Spørsmål: Kva er moglegheitene for applikasjonar av maskinlæring i kjernefysikk?
Svar: Maskinlæringsbaserte tilnærmingsmåtar har potensial til å utvide vår forståing av energinivåa i kjerner og deira eigenskapar, samt takle andre utfordringar innan eksperimentell design og analyse.
Definisjonar:
– Maskinlæring: Ei studieretning som fokuserer på utviklinga av algoritmar som gjer datamaskinsystem i stand til å lære og ta prediksjonar eller avgjerder utan eksplisitt programmering.
– Kvanteenerginivå: Energistadene som eit atom eller eit subatomært system kan innta ifølgje kvantemekanikken.
– Kjerne: Den sentrale delen av eit atom som inneheld protonar og nøytron.
– Kjernefysisk reaksjon: Ein prosess der kjernen til et atom endrar seg som følgje av interaksjon med ein annan partikkel eller kjerne.
Foreslåtte relaterte lenker:
– Kjernefysikk-gruppa
– ArXiv – Kjernefysisk eksperiment
– Physical Review tidsskrifter
Vanlege spørsmål:
The source of the article is from the blog combopop.com.br