Forskere har gjort betydelige fremskridt i forståelsen af de unikke kvanteenerginiveauer i svovl-38 kernen takket være integreringen af maskinlæringsmetoder. Ved at udnytte en kombination af kernereaktioner og avancerede metoder til dataanalyse har forskere fået nye indsigter i “fingeraftrykket”, der dannes gennem omarrangering af protoner og neutroner i svovl-38 kernen.
I en nylig undersøgelse offentliggjort i Physical Review C udnyttede forskere med succes maskinlæring til at klassificere data og analysere fingeraftrykket af svovl-38. Ved at igangsætte bevægelsen af protoner og neutroner gennem en injektion af overskudsenergi via en kernereaktion var forskerne i stand til at observere og studere de resulterende kvanteenerginiveauer i svovl-38 kernen.
Kombinationen af eksperimentelle teknikker og maskinlæringsalgoritmer resulterede i en markant stigning i den empiriske information om det unikke fingeraftryk af svovl-38. Undersøgelsen fremhævede også den afgørende rolle, som en bestemt nukleonisk orbittal spiller for at kunne reproducere dette fingeraftryk samt fingeraftrykket af nærliggende kerner.
Den eksperimentelle opstilling involverede fusion af to kerner, én fra en tung-ion-kanon_beam og den anden fra et mål, for at producere svovl-38. Detektionen af elektromagnetiske henfald (gamma-stråler) blev udført ved hjælp af Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA), mens detektionen af de producerede kerner blev udført ved hjælp af Fragment Mass Analyzer (FMA).
For at overvinde kompleksiteten af eksperimentelle parametre og optimere indstillingerne til detektion implementerede forskere maskinlæringsmetoder gennem hele datareduktionsprocessen. Ved at bruge et fuldt forbundet neuralt netværk, der var trænet til at klassificere svovl-38 kerner mod andre isotoper genereret af kernereaktionen, blev der opnået betydelige forbedringer i nøjagtighed og effektivitet i forhold til traditionelle metoder.
Denne studie’s succes viser potentialet for maskinlæring til at styrke vores forståelse af kerneenerginiveauer og deres unikke karakteristika. Desuden åbner anvendelsen af maskinlæringsbaserede tilgange lovende muligheder for at tackle andre udfordringer inden for eksperimentelt design og analyse.
Resultaterne af denne forskning bidrager ikke kun til fremskridt inden for kernefysik, men leverer også værdifulde empiriske data til sammenligning med teoretiske modeller. Disse indsigter kan føre til værdifulde nye opdagelser og en dybere forståelse af de grundlæggende kræfter, såsom den stærke (nukleare) kraft, der styrer kernen’s adfærd.
FAQ:
Q: Hvad studerede forskerne i denne forskning?
A: Forskerne studerede de unikke kvanteenerginiveauer i svovl-38 kernen.
Q: Hvordan analyserede forskerne fingeraftrykket af svovl-38?
A: Forskerne udnyttede maskinlæringsmetoder til at klassificere data og analysere fingeraftrykket af svovl-38.
Q: Hvilke eksperimentelle teknikker blev brugt i denne undersøgelse?
A: Undersøgelsen involverede fusion af to kerner for at producere svovl-38 og detektion af elektromagnetiske henfald ved hjælp af Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA) og detektion af de producerede kerner ved hjælp af Fragment Mass Analyzer (FMA).
Q: Hvordan hjalp maskinlæring i denne undersøgelse?
A: Maskinlæringsmetoder blev brugt til at optimere indstillingerne for detektion, klassificere svovl-38 kerner og forbedre nøjagtigheden og effektiviteten i forhold til traditionelle metoder.
Q: Hvad er de potentielle anvendelser af maskinlæring inden for kernefysik?
A: Maskinlæringsbaserede tilgange har potentialet til at forbedre vores forståelse af kerneenerginiveauer og deres karakteristika samt tackle andre udfordringer inden for eksperimentelt design og analyse.
Definitioner:
– Maskinlæring: Et studieområde, der fokuserer på udviklingen af algoritmer, der gør det muligt for computersystemer at lære og træffe forudsigelser eller beslutninger uden at blive eksplicit programmeret.
– Kvanteenerginiveauer: De energitilstande, som et atomisk eller subatomisk system kan have ifølge kvantemekanik.
– Kerne: Den centrale del af et atom, der indeholder protoner og neutroner.
– Kernereaktion: En proces, hvor atomets kerne ændres som følge af interaktion med en anden partikel eller kerne.
Foreslåede relaterede links:
– Nuclear Physics Group (Kernekraftfysik Gruppe)
– ArXiv – Nuclear Experiment (Kerneeksperiment)
– Physical Review Journals (Fysiske Review Tidsskrifter)
The source of the article is from the blog krama.net