Teadlased on tänu masinõppetehnikate integreerimisele teinud olulisi edusamme väävel-38 tuumatasemete ainulaadse kvantenergia mõistmisel. Kasutades tuumareaktsioonide ja täiustatud andmeanalüüsi meetodite kombinatsiooni, on teadlased saanud uusi teadmisi prootonite ja neutronite ümberkorraldusest väävel-38 tuumas.
Hiljuti ajakirjas Physical Review C avaldatud uuringus kasutasid teadlased masinõpet andmete klassifitseerimiseks ja väävel-38 sõrmejälje analüüsimiseks. Indutseerides prootonite ja neutronite liikumist liigse energiaga tuumareaktsiooni kaudu, suutsid teadlased jälgida ja uurida väävel-38 tuumast tulenevaid kvantenergia tasemeid.
Eksperimentaalsete tehnikate ja masinõppealgoritmide kombinatsioon tõi kaasa märkimisväärse suurenemise väävel-38 ainulaadse sõrmejälje empiirilistes teadmistes. Uuring tõstis esile ka konkreetse nukleoni orbitaali olulist rolli selle sõrmejälje ja naaber-tuumade täpse rekonstrueerimise osas.
Eksperimentaalne seadistus hõlmas kahe tuuma sulandamist, ühe raskusest väiksema ioonkiirenditoru ning teise sihtmärgiga, et toota väävel-38. Elektromagnetiliste lagunemiste (gamma-kiirguse) avastamist viidi läbi Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA) abil, samal ajal kui toodetud tuumade avastamine toimus Fragment Mass Analyzer (FMA) abil.
Eksperimentaalsete parameetrite keerukuse ületamiseks ja detektori seadistuste optimeerimiseks rakendasid teadlased masinõppe tehnikaid kogu andmete vähendamise protsessi vältel. Kasutades täielikult ühendatud närvivõrku, mida õpetati klassifitseerima väävel-38 tuumasid teiste tuumareaktsiooni poolt tekitatud isotoopide vastu, saavutati võrreldes traditsiooniliste meetoditega märkimisväärne täpsuse ja efektiivsuse paranemine.
Selle uuringu edu näitab masinõppe potentsiaali tuumatasemete ja nende ainulaadsete omaduste mõistmisel. Lisaks pakuvad masinõppepõhised lähenemisviisid paljulubavaid võimalusi teiste väljakutsete lahendamiseks eksperimentaalse konstruktsiooni ja analüüsi osas.
Selle uurimuse leiud mitte ainult ei aita kaasa tuumafüüsika arengule, vaid annavad ka väärtuslikku empiirilist teavet võrdlevateks uuringuteks teoreetiliste mudelitega. Need teadmised võivad viia väärtuslike uute avastusteni ja sügavama arusaamiseni põhilistest jõududest, näiteks tugevast (tuuma)jõust, mis määravad tuumade käitumist.
KKK:
K: Mida teadlased selles uuringus uurisid?
A: Teadlased uurisid väävel-38 tuuma ainulaadseid kvantenergia tasemeid.
K: Kuidas teadlased analüüsisid väävel-38 sõrmejälge?
A: Teadlased kasutasid masinõppetehnikaid andmete klassifitseerimiseks ja väävel-38 sõrmejälje analüüsimiseks.
K: Milliseid eksperimentaalseid tehnikaid kasutati selles uuringus?
A: Uuring hõlmas kahe tuuma sulandumist väävel-38 saamiseks ning elektromagnetiliste lagunemiste avastamist Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA) abil ja toodetud tuumade detekteerimist Fragment Mass Analyzer (FMA) abil.
K: Kuidas aitas masinõpe selle uuringu läbiviimisel?
A: Masinõppe tehnikaid kasutati detektori seadistuste optimeerimiseks, väävel-38 tuumade klassifitseerimiseks ning täpsuse ja efektiivsuse parandamiseks võrreldes traditsiooniliste meetoditega.
K: Millised on masinõppe võimalikud rakendused tuumafüüsikas?
A: Masinõppepõhised lähenemisviisid omavad potentsiaali meie arusaamise täiustamiseks tuumatasemetest ja nende omadustest ning võimaldavad lahendada teisi väljakutseid eksperimentaalse konstruktsiooni ja analüüsi osas.
Määratlused:
– Masinõpe: Õppevaldkond, mis keskendub algoritmide arendamisele, mis võimaldavad arvutisüsteemidel õppida ning teha ennustusi või otsuseid ilma otsese programmeerimiseta.
– Kvantenergia tasemed: Aatomi või subatomaarse süsteemi energiaolekud kvantmehaanika kohaselt.
– Tuum: Aatomi keskosa, mis sisaldab protoneid ja neutroneid.
– Tuumareaktsioon: Protsess, kus aatomituuma muutub koosmõjus teise osakese või tuumaga.
Soovitatavad seotud lingid:
– Tuumafüüsika rühm
– ArXiv – tuumakatse
– Physical Review ajakirjad
The source of the article is from the blog klikeri.rs