Vědci díky integraci technik strojového učení dosáhli významného pokroku ve výzkumu jedinečných kvantových energetických hladin v jádru síry-38. Využitím kombinace jaderných reakcí a pokročilých metod analýzy dat se podařilo získat nové poznatky o „otisku prstu“, který vzniká při přeskupení protonů a neutronů v jádru síry-38.
V nedávné studii publikované v časopise Physical Review C vědci úspěšně využili strojového učení klasifikovat data a analyzovat otisk prstu síry-38. Aktivací pohybu protonů a neutronů prostřednictvím vstřikování nadbytečné energie pomocí jaderné reakce byli výzkumníci schopni pozorovat a studovat výsledné kvantové energetické hladiny v jádru síry-38.
Kombinace experimentálních technik a algoritmů strojového učení vedla ke významnému nárůstu empirických informací o jedinečném otisku prstu síry-38. Studie také upozornila na klíčovou roli určitého orbitu nukleonu při přesném reprodukování tohoto otisku a otisků sousedních jader.
Experimentální postup zahrnoval fúzi dvou jader, jednoho proudem těžkých iontů a druhého cíle, za účelem vytvoření síry-38. Detekce elektromagnetických rozpadů (gama záření) byla provedena pomocí sledovacího pole energetických září GRETINA, zatímco detekce vzniklých jader byla prováděna pomocí hmotnostního analyzátoru fragmentů FMA.
Pro překonání složitostí experimentálních parametrů a optimalizaci nastavení detekce vědci veškerý proces redukce dat prováděli s využitím technik strojového učení. Využitím plně propojené neuronové sítě, která byla naučena klasifikovat jádra síry-38 oproti ostatním izotopům generovaným jadernou reakcí, došlo k významnému zlepšení přesnosti a efektivity ve srovnání s tradičními metodami.
Úspěch této studie ukazuje potenciál strojového učení při zlepšování našeho porozumění jaderným hladinám a jejich jedinečným vlastnostem. Zavedení přístupů založených na strojovém učení přináší také nadějné příležitosti pro řešení dalších výzev v experimentálním návrhu a analýze.
Výsledky tohoto výzkumu nejen přispívají k pokrokům v jaderné fyzice, ale také poskytují cenná empirická data pro srovnání s teoretickými modely. Tyto poznatky mohou vést k cenným novým objevům a hlubšímu porozumění základním silám, jako je silná (jaderná) síla, která ovlivňuje chování jader.
Často kladené otázky:
Otázka: Co vědci studovali v této výzkumné práci?
Odpověď: Vědci studovali jedinečné kvantové energetické hladiny v jádru síry-38.
Otázka: Jak vědci analyzovali otisk prstu síry-38?
Odpověď: Vědci využili techniky strojového učení klasifikovat data a analyzovat otisk prstu síry-38.
Otázka: Jaké experimentální techniky byly v této studii použity?
Odpověď: Studie zahrnovala fúzi dvou jader k vytvoření síry-38 a detekci elektromagnetických rozpadů pomocí pole energetických září GRETINA a detekci vzniklých jader pomocí hmotnostního analyzátoru fragmentů FMA.
Otázka: Jak strojové učení pomohlo v této studii?
Odpověď: Techniky strojového učení byly použity k optimalizaci nastavení detekce, klasifikaci jader síry-38 a zlepšení přesnosti a efektivity ve srovnání s tradičními metodami.
Otázka: Jaké jsou potenciální aplikace strojového učení v jaderné fyzice?
Odpověď: Přístupy založené na strojovém učení mají potenciál zlepšit naše porozumění jaderným hladinám a jejich vlastnostem, stejně jako řešit další výzvy v experimentálním návrhu a analýze.
Definice:
– Strojové učení: Obor studující vývoj algoritmů umožňujících počítačovým systémům učit se a dělat predikce nebo rozhodnutí bez explicitního programování.
– Kvantové energetické hladiny: Energetické stavy, které atom nebo subatomární systém může zaujmout podle kvantové mechaniky.
– Jádro: Centrální část atomu obsahující protony a neutrony.
– Jaderná reakce: Proces, při kterém jádro atomu mění pod vlivem interakce s jinou částicí nebo jádrem.
Navrhované související odkazy:
– Skupina jaderné fyziky
– ArXiv – Jaderný experiment
– Fyzikální přehledové časopisy
The source of the article is from the blog foodnext.nl