The CERN Scientists’ Leap into AI Reveals Matter-Antimatter Discrepancy

Учените от CERN напредват с голям скок в изкуствената интелект и откриват различията между материята и антиматерията

Start

Революционни приложения на изкуствен интелект в ЦЕРН разкриват материалния дисбаланс във Вселената

Изследователите от Европейския център за ядрени изследвания (ЦЕРН) са предприели революционен подход, като включват изкуствения интелект (ИИ) за обработка на сложни научни данни. Този обединен подход на технология и наука доведе до изненадващо разкритие относно баланса между материята и антиматерията във Вселената.

Десетилетия наред научната общност считаше, че създаването на Вселената е довело до равни количества материя и антиматерия, принцип, от съществено значение за космичното енергийно равновесие. Новите открития, обаче, подсказват за фундаментална грешка в това убеждение. Съществуващите доказателства сочат към шокиращо преобладание на материя върху антиматерията от Big Bang, случил се преди около 13.8 милиарда години.

Загадката, представена от този дисбаланс, е объркала физиците, тъй като доминиращата Стандартна модел на частица не предлага удовлетворителни обяснения. Точно поради това проучванията по тази асиметрия продължават.

По-близък поглед върху мезонното смесване в ЦЕРН

Големият хадронен колайдер (ЛХК), силен ускорител на частиците на ЦЕРН, е бил мястото за наблюдаване на мезоните, които са субатомни частици, съставени от равни количества кваркове и антикваркове. Учените са проучили механизмът зад трансформацията на мезоните в техните антиматериални контрапарти и обратно.

Тази научна разследвателска цел включваше сравнение на количеството на частиците преди разпадането срещу съотношенията, случващи се на различни интервали през целия процес на смесване. За да разграничат между мезоните и антимезоните, експертите от ЦЕРН използваха „Флейвър таг“, метод, подпомогнат от напреднал алгоритъм с изкуствен интелект.

Необходимостта от изкуствен интелект в съвременната физика

С ИИ алгоритъмът, учените от ЦЕРН ефективно обработиха проби, включващи 500,000 разпадания на Странныя красив мезон в двойки мюони и заредени каони. Този мезон се състои от странен кварк и антикварк на дъно, докато мюоните и каоните са по-тежки роднини на електроните и видове на мезоните, съответно.

Този алгоритъм, проектиран като графична невронна мрежа, успешно разпознаваше характеристиките, като агрегираше данни за околни частици и онези, произтичащи от разпадането.

Данните, събрани от втория период на работа на ЛХК, заедно с данните от предишния период, показаха значително неравновесие в съотношението между материя и антиматерия, отклоняващо се от нула, което щеше да бъде показателно за равни пропорции. Резултатите не само потвърдиха предсказанията на Стандартната модел, но и се хармонизираха със събития от други експерименти на ЦЕРН като ATLAS и LHCb. Повече от това, те достигнаха статистическите прагове на значимост, широко признати от изследователите, маркирайки първия случай на открита CP нарушение при разпадането на Странныя красив мезон.

Използването на изкуствен интелект (ИИ) от учените на ЦЕРН, за да се изследва асиметрията между материя и антиматерията, не само отваря вълнуващо кръстовище между ИИ и физиката, но и задвижва преразглеждане на нашето основно разбиране за Вселената.

Разбиране на по-широката картина на асиметрията между материя и антиматерията

След Big Bang, се предполага, че трябвало да има равни количества материя и антиматерия. Въпреки това нашата видима Вселена е предимно съставена от материя, което поражда значителен въпрос: какво се случи с антиматерията? Броени са множество теории, включително възможността за CP нарушение, което е разлика във физическите закони, управляващи материята и антиматерията. Изследванията в ЦЕРН, подкрепени от ИИ, допринасят за тези теории, като предоставят данни за CP нарушение с безпрецедентна точност.

Важни въпроси и отговори:
Какво е CP нарушение? CP нарушението се отнася до нарушението на комбинацията от Симетрия на обратно зареждане (C) и Симетрия на обратността (P). В частичната физика, ако тези симетрии се нарушат, това би могло да обясни защо Вселената не е съставена от равна смес от материя и антиматерия.

Как ИИ допринася за изследванията на ЦЕРН? ИИ помага за управление и анализ на масивни данни по-бързо и по-точно от традиционните методи. Сложността, свързана с откриването на поведението на субатомните частици и разграничаването между частиците и техните античастици, прави ИИ неоценима помощна софтуерна система.

Основни Предизвикателства или Контроверзии:
Прилагането на ИИ в научните изследвания по частици не е без предизвикателства. Една от загриженостите е интерпретируемостта на моделите на ИИ и страхът от зависимост от „черна кутия“ решения, без изцяло разбиране на начина, по който се взимат решенията. Друг предизвикателство е гарантирането на точността и надеждността на данните, генерирани от ИИ.

Предимства и Недостатъци:
Основното предимство на използването на ИИ е неговата способност да обработва и анализира големи обеми данни, извън човешката способност, което може да доведе до революционни открития. Въпреки това зависимостта от ИИ може да доведе до прекомерна зависимост от технологията, което може да пренебрегне по-прости, по-традиционни методи, които биха могли да дадат идеи или да доведат до иновации в методологията.

За тези, които са заинтересовани да изследват домейна на ЦЕРН и неговите изследвания, следният е официален линк: ЦЕРН.

Подобренията на ЦЕРН в областта на ИИ представляват критична стъпка напред в разбирането на основните физически закони и може да осветли една от най-значимите загадки на науката – защо нашата Вселена се състои главно от материя. Това може да има далечни последици не само за теоретичната физика, но и за разбирането на еволюцията и природата на космоса.

Privacy policy
Contact

Don't Miss

Revolutionizing Environmental Research and Conservation Efforts in Abu Dhabi

Революциониране на научните изследвания за околната среда и усилията за опазване в Абу Даби

Един иновативен подход към научните изследвания в областта на околната
China Proposes Guidelines for Identifying AI-Generated Content

Китай предлага насоки за определяне на съдържание, генерирано от ИИ

Националният интернет информационен офис на Китай публикува проект за обществено