Progresele în învățarea automată ajută la înțelegerea nivelurilor nucleare în Sulfur-38

Oamenii de știință au făcut progrese semnificative în înțelegerea nivelurilor unice de energie cuantică din nucleul sulfur-38, datorită integrării tehnicilor de învățare automată. Prin combinarea reacțiilor nucleare și a metodelor avansate de analiză a datelor, cercetătorii au obținut noi înțelegeri legate de „amprenta” formată prin rearanjarea protonilor și neutronilor în nucleul sulfur-38.

Într-un studiu recent publicat în revista Physical Review C, oamenii de știință au utilizat cu succes învățarea automată pentru a clasifica datele și a analiza amprenta sulfur-38. Prin inițierea mișcării protonilor și neutronilor printr-o injectare de energie în exces prin reacție nucleară, cercetătorii au putut observa și studia nivelele de energie cuantică rezultate în nucleul sulfur-38.

Combinația de tehnici experimentale și algoritmi de învățare automată a condus la o creștere semnificativă a informațiilor empirice despre amprenta unică a sulfur-38. Studiul a evidențiat și rolul crucial jucat de un orbital nucleonic specific în reproducerea precisă a acestei amprente și a celorlalte nuclee vecine.

Configurația experimentală a implicat fuziunea a două nuclee, unul provenit dintr-un fascicul de ioni grei și celălalt dintr-o țintă, pentru a produce sulfur-38. Detectarea descompunerilor electromagnetice (raze gamma) s-a realizat cu ajutorul Array-ului de Urmărire a Energiei Rază Gamma (GRETINA), în timp ce detectarea nucleelor produse a fost efectuată cu ajutorul Analizorului Masei Fragmentelor (FMA).

Pentru a depăși complexitățile parametrilor experimentali și pentru a optimiza setările de detectare, cercetătorii au implementat tehnici de învățare automată pe tot parcursul procesului de reducere a datelor. Prin utilizarea unei rețele neurale complet conectate, antrenată să clasifice nucleele sulfur-38 față de celelalte izotopi generați prin reacția nucleară, s-au obținut îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește acuratețea și eficiența, în comparație cu metodele tradiționale.

Reușita acestui studiu demonstrează potențialul învățării automate în îmbunătățirea înțelegerii noastre asupra nivelurilor nucleare și a caracteristicilor lor unice. În plus, adoptarea abordărilor bazate pe învățarea automată prezintă oportunități promițătoare pentru abordarea altor provocări în designul și analiza experimentelor.

Rezultatele acestei cercetări nu contribuie doar la progresele în fizica nucleară, ci oferă și date empirice valoroase pentru comparații cu modelele teoretice. Aceste descoperiri pot duce la noi descoperiri valoroase și la o mai profundă înțelegere a forțelor fundamentale, cum ar fi forța puternică (nucleară), care guvernează comportamentul nucleelor.

Întrebări frecvente:

Q: Ce au studiat oamenii de știință în această cercetare?
A: Oamenii de știință au studiat nivelele unice de energie cuantică din nucleul sulfur-38.

Q: Cum au analizat oamenii de știință amprenta sulfur-38?
A: Oamenii de știință au utilizat tehnici de învățare automată pentru a clasifica datele și a analiza amprenta sulfur-38.

Q: Ce tehnici experimentale au fost utilizate în acest studiu?
A: Studiul a implicat fuziunea a două nuclee pentru a produce sulfur-38 și detectarea descompunerilor electromagnetice utilizând Array-ul de Urmărire a Energiei Rază Gamma (GRETINA) și detectarea nucleelor produse cu ajutorul Analizorului Masei Fragmentelor (FMA).

Q: Cum a ajutat învățarea automată în acest studiu?
A: Tehnicile de învățare automată au fost folosite pentru a optimiza setările de detectare, a clasifica nucleele sulfur-38 și a îmbunătăți acuratețea și eficiența în comparație cu metodele tradiționale.

Q: Care sunt aplicațiile potențiale ale învățării automate în fizica nucleară?
A: Abordările bazate pe învățarea automată au potențialul de a îmbunătăți înțelegerea noastră a nivelurilor nucleare și a caracteristicilor acestora, precum și de a aborda alte provocări în designul și analiza experimentelor.

Definiții:

– Învățarea automată: Un domeniu de studiu concentrat pe dezvoltarea algoritmilor care permit sistemelor informatice să învețe și să facă predicții sau decizii fără a fi programate în mod explicit.

– Nivelele de energie cuantică: Stările de energie pe care un sistem atomic sau subatomic le poate ocupa conform mecanicii cuantice.

– Nucleu: Partea centrală a unui atom, care conține protoni și neutroni.

– Reacție nucleară: Un proces în care nucleul unui atom se schimbă ca urmare a interacțiunii cu o altă particulă sau nucleu.

Linkuri relevante sugerate:

– Grupul de fizică nucleară
– ArXiv – Experimente nucleare
– Revistele Physical Review

The source of the article is from the blog cheap-sound.com

Privacy policy
Contact