Genombrott AI-applikationer på CERN avslöjar universums materiella obalans
Forskare på Europaparlamentets center för nuklear forskning (CERN) har antagit ett revolutionerande tillvägagångssätt genom att införliva artificiell intelligens (AI) i bearbetningen av komplexa vetenskapliga data. Denna fusion av teknologi och vetenskap har lett till en förbluffande upptäckt angående balansen mellan materie och antimaterie i universum.
Under årtionden var den vetenskapliga konsensus att universums skapelse resulterade i lika mängder materie och antimaterie, en princip som är avgörande för den kosmiska energibalansen. Nya rön antyder dock en grundläggande brist i denna tro. Nuvarande bevis pekar på en överväldigande dominans av materie över antimaterie sedan Big Bang inträffade för cirka 13,8 miljarder år sedan.
Denna obalans presenterar ett dilemma för fysikerna, då den rådande standardmodellen för partikelfysik inte erbjuder tillfredsställande förklaringar. Därför fortsätter utredningar om denna asymmetri.
En Glimt av Mesonblandning vid CERN
STORA HADRONKOLLIDAREN (LHC), CERN:s partikelfysikjätte, har varit scenen för observation av mesoner, vilka är subatomära partiklar bestående av lika antal kvarkar och antikvarkar. Forskarna har granskat mekanismen bakom mesoner som omvandlas till sina antimateria motsvarigheter och vice versa.
Denna vetenskapliga undersökning syftade till att jämföra kvantiteten partiklar före sönderfall mot de förhållanden som inträffar vid olika intervall under blandningsprocessen. För att skilja mellan mesoner och anti-mesoner använde CERN-experter ’Flavour Tagging’, en metod som förstärks av en avancerad AI-driven algoritm.
Betydelsen av artificiell intelligens i modern fysik
Genom att använda en artificiell intelligensalgoritm har CERN-forskarna framgångsrikt bearbetat prover som omfattar 500 000 sönderfall av Strange Beautiful Meson till par av mi-oner och laddade kaoner. Denna meson består av en konstig kvark och en bottenantikvark, medan mi-oner och kaoner är tyngre släktingar till elektroner och olika typer av mesoner, respektive.
Denna algoritm, utformad som ett grafiskt neuralt nätverk, skiljde skickligt förhållandena genom att samla in data om omgivande partiklar och de som resulterar från sönderfallet.
Data, sammanställt från den andra LHC-körningen, tillsammans med tidigare körningar indikerade en betydande brist i symmetri mellan materie och antimateria, som avviker från noll vilket skulle vara en indikation på lika proportioner. Resultaten ekade inte bara förutsägelserna från standardmodellen utan stämde också överens med fynd från andra CERN-experiment såsom ATLAS och LHCb. Dessutom nådde de den statistiska signifikansgräns som allmänt erkänns av forskarna, vilket markerar första gången en upptäckt av CP-kränkning har bekräftats vid sönderfallet av en Strange Beautiful Meson.
Användningen av artificiell intelligens (AI) av CERN-forskare för att undersöka materie-antimaterieasymmetrin öppnar inte bara upp en spännande korsning mellan AI och fysik, utan leder också till en omprövning av vår grundläggande förståelse av universum. Följande ger ytterligare sammanhang till den tillhandahållna artikeln:
Förstå den större bilden av materie-antimateriaasymmetrin
Efter Big Bang teoretiseras det att det borde ha varit lika mängder materie och antimaterie. Men vårt observerbara universum är huvudsakligen gjort av materie, vilket reser en betydande fråga: vad hände med antimateria? Flera teorier har föreslagits, inklusive möjligheten till CP-kränkning, vilket är en skillnad i de fysikaliska lagarna som styr materie och antimateria. AI-augmenterad forskning vid CERN bidrar till dessa teorier genom att tillhandahålla data om CP-kränkning med oöverträffad noggrannhet.
Viktiga frågor och svar:
–
Vad är CP-kränkning?
CP-kränkning syftar på kränkning av kombinationen av laddningskonjugering (C)-symmetri och paritet (P)-symmetri. Inom partikelfysik, om dessa symmetrier kränks, kan det förklara varför universum inte är sammansatt av en lika blandning av materie och antimaterie.
–
Hur bidrar AI till CERN:s forskning?
AI hjälper till att hantera och analysera massiva dataset mycket snabbare och mer exakt än traditionella metoder. Den komplexitet som är inblandad i att detektera beteenden hos subatomära partiklar och skilja mellan partiklar och deras antipartiklar gör AI till ett ovärderligt verktyg.
Utmaningar eller kontroverser:
Att implementera AI inom partikelfysikforskning sker inte utan utmaningar. En av oroerna är tolkningsbarheten av AI-modeller och rädslan för att lita på ”black box”-lösningar utan att fullt ut förstå hur beslut fattas. En annan utmaning är att säkerställa noggrannheten och tillförlitligheten av AI-genererad data.
Fördelar och nackdelar:
Den främsta fördelen med att använda AI är dess förmåga att bearbeta och analysera stora mängder data som är bortom mänsklig kapacitet, vilket potentiellt kan leda till banbrytande upptäckter. Dock kan beroendet på AI leda till en överberoende av teknik, vilket potentiellt kan bortse från enklare, mer traditionella metoder som kan ge insikter eller leda till innovation i metodik.
För de som är intresserade av att utforska domänen för CERN och dess forskning är följande den officiella länken: CERN.
CERN:s framsteg inom AI erbjuder ett avgörande steg framåt för att förstå fundamentala fysikaliska lagar och kan belysa en av vetenskapens mest djupgående mysterier — varför vårt universum till stor del är gjort av materie. Detta kan få långtgående konsekvenser inte bara för teoretisk fysik utan också för förståelsen av kosmos evolution och natur.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy