Wissenschaftler des CERN nutzen KI, um das Rätsel der universellen Materie zu entschlüsseln
Forscher der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) nutzen die Kraft der Künstlichen Intelligenz (KI), um eines der faszinierendsten Rätsel der Physik zu erforschen: die ungleiche Menge an Materie und Antimaterie im Universum. Entgegen langjähriger Überzeugungen, dass diese Mengen ausgeglichen sein sollten – eine grundlegende Voraussetzung für das Energiegleichgewicht des Universums – wird nun offensichtlich, dass Materie deutlich Antimaterie überwiegt.
Dieses faszinierende Ergebnis ergibt sich aus einer Analyse von Daten aus der Entstehung des Kosmos, dem Urknall, der vor etwa 13,8 Milliarden Jahren stattfand. Anfangs wurden Materie und Antimaterie in gleichen Mengen erzeugt, aber die Kräfte der Natur hielten dieses Gleichgewicht nicht aufrecht. Die zentrale Frage für Physiker ist, warum und wie diese Diskrepanz entstand, obwohl die Vorhersagen des Standardmodells keine Klarheit bieten.
Entschlüsselung des Meson-Rätsels am LHC des CERN
Am Large Hadron Collider (LHC) des CERN beobachteten Wissenschaftler das Verhalten von Mesonen – subatomare Teilchen, die aus gleichen Zahlen von Quarks und Antiquarks bestehen – und ihre Umwandlung in leichtere Teilchen, Mesonen und Antimaterie-Gegenstücke. Sie untersuchten, ob die Umwandlung von Mesonen in Antimaterie-Mesonen in derselben Rate wie der umgekehrte Prozess erfolgte, indem sie Teilchen vor der Zerfallanalyse genau zählten und die Verhältnisse an verschiedenen Punkten während des sogenannten Meson-Mixings verglichen.
Innovative künstliche Intelligenz-Techniken enthüllen die Geheimnisse der Teilchen
Um Mesonen von Antimaterie-Mesonen zu unterscheiden, setzten CERN-Wissenschaftler eine ‚Geschmacks-Markierung‘ Technik ein, die von einem ausgeklügelten KI-Algorithmus unterstützt wurde. Dieser Algorithmus, basierend auf einer Graph-Neuralen Netzwerkstruktur, erwies sich als entscheidend bei der Analyse einer umfangreichen Stichprobe von einer halben Million Zerfällen einer Art von Meson namens ‚Seltsam und Schön‘ in Paare von Myonen und geladenen Kaonen.
Die aus dem zweiten Durchlauf des LHC gewonnenen Daten, kombiniert mit den Ergebnissen des ersten Durchlaufs, legten nahe, dass – wenn die Materie-Antimaterie-Symmetrie herrschte – das Ergebnis null betragen sollte. Dennoch wich das Ergebnis von null ab, stimmte mit den Vorhersagen des Standardmodells überein und spiegelte sich in den Datensätzen anderer CERN-Experimente wie ATLAS und LHCb wider. Bemerkenswert ist, dass die Bedeutung dieser Ergebnisse das Drei-Sigma-Niveau erreichte – ein Maßstab für statistische Gültigkeit in wissenschaftlichen Forschungen – und somit den ersten Hinweis auf CP-Verletzung beim Zerfall des ’seltsamen und schönen‘ Mesons markierte.
Verständnis der Materie-Antimaterie-Asymmetrie
Die Asymmetrie zwischen Materie und Antimaterie ist eines der wichtigsten Themen in der modernen Physik, da sie erklären könnte, warum das beobachtbare Universum im Wesentlichen aus Materie besteht, obwohl die anfänglichen Bedingungen gleich viele Materie und Antimaterie hätten erzeugen sollen. Einige Theorien legen nahe, dass es während des frühen Universums Prozesse gab, die die CP (Charge Parity) Symmetrie verletzten und zu einem leichten Überschuss an Materie gegenüber Antimaterie führten.
Wichtige Fragen und Antworten
– Was ist CP-Verletzung? CP-Verletzung bezieht sich auf eine Diskrepanz in den physikalischen Gesetzen, die über Materie und Antimaterie herrschen. Sie gilt als erforderlich, um das materie-dominierende Universum zu erzeugen, das wir heute beobachten.
– Warum ist KI in dieser Forschung wichtig? KI hilft bei der Verarbeitung enormer Datenmengen, die über menschliche Möglichkeiten hinausgehen, und identifiziert Muster in den Daten, die Wissenschaftler übersehen könnten.
Wichtige Herausforderungen und Kontroversen
– Nachweis von CP-Verletzung: CP-Verletzung ist äußerst subtil und schwer zu erkennen, weshalb der Nachweis dafür eine erhebliche Herausforderung darstellt.
– Über das Standardmodell hinaus: Während das Standardmodell bestimmte Arten von CP-Verletzungen vorhersagt, erklärt es die beobachtete Asymmetrie zwischen Materie und Antimaterie nicht ausreichend. Dies hat zu Theorien jenseits des Standardmodells geführt, wie beispielsweise Supersymmetrie.
Vor- und Nachteile von KI in der physikalischen Forschung
– Vorteile:
1. KI kann große Datenmengen effizient verarbeiten, was in der Teilchenphysik, wo Daten aus Experimenten wie dem LHC reichlich vorhanden sind, unverzichtbar ist.
2. Sie kann komplexe Muster und Korrelationen identifizieren, die für menschliche Forscher möglicherweise nicht offensichtlich sind.
– Nachteile:
1. KI kann eine Black Box sein und es schwierig machen zu verstehen, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangt.
2. Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt stark von den verwendeten Daten und Algorithmen ab, die sorgfältig konzipiert sein müssen, um Voreingenommenheiten zu vermeiden.
Für weitere Informationen über die Europäische Organisation für Kernforschung (CERN) und ihre Projekte kann man auf ihrer Hauptwebsite nachschlagen: CERN.