CERNin tutkijat hyödyntävät tekoälyä universaalin aineen arvoituksen selvittämisessä
Euroopan hiukkasfysiikan tutkimuskeskuksessa (CERN) tutkijat hyödyntävät tekoälyn voimaa syventyäkseen yhteen fysiikan kiehtovimmista mysteereistä: universumin aineen ja antimaterian epätasapainoon. Pitkään vallinnut käsitys tasapainon vaatimuksesta – perusvaatimus universumin energiatasapainolle – on nyt osoittautunut virheelliseksi, sillä aine painaa merkittävästi enemmän kuin antimateria.
Tämä kiehtova löytö perustuu analyysiin kosmoksen alkutilasta, Mikrovaltioista, joka tapahtui noin 13,8 miljardia vuotta sitten. Aluksi aine ja antimateria loivat tasa-arvoisina määrinä, mutta luonnon voimat eivät säilyttäneet tätä tasapainoa. Fyysikoille keskeinen kysymys on, miksi ja miten tämä epäsuhta syntyi, vaikka standardimallin ennusteet eivät tarjoa selkeyttä.
Mesonien mysteerin selvittäminen CERNin suuressa hadronitörmäimessä
CERNin suuressa hadronitörmäimessä (LHC) tiedemiehet tarkkailivat mesonien, alkeishiukkasten, jotka koostuvat yhtä suuresta määrästä kvarkkeja ja antikvarkkeja, käyttäytymistä ja niiden muuntumista keveämmiksi hiukkasiksi, mesoneiksi, ja antimaterian vastineiksi. He tarkastelivat tapahtuiko mesonien muuntuminen antimateria-mesoneiksi samassa suhteessa kuin käänteinen prosessi tarkkailemalla huolellisesti hiukkasten lukumäärää ennen hajoamista ja vertaamalla suhteita eri vaiheissa niin kutsutun mesonisekoituksen aikana.
Innovatiiviset tekoälyn tekniikat paljastavat hiukkasten salat
Erottaakseen mesonit antimateria-mesonista CERNin tutkijat käyttivät ’maku-tunnistus’ -tekniikkaa, jota tuki kehittynyt tekoälyalgoritmi. Tämä algoritmi, joka perustui graafi-neuraalisen verkon rakenteeseen, osoittautui ratkaisevaksi analysoitaessa laajaa näytettä, joka koostui puolen miljoonan hajoamisesta mesonista nimeltä ’oudot ja kauniit’, muuttuen pariksi myoneja ja varautuneita kaoneja.
LHC:n toisen ja ensimmäisen kierroksen löydettyä tietoa yhdistettynä osoitti, että – jos aine-antimateria-symmetria vallitsisi – lopputulos pitäisi tasapainottua nollaan. Silti tulokset poikkesivat nollasta, noudattaen standardimallin ennusteita ja heijastellen muiden CERN-kokeiden, kuten ATLASin ja LHCb:n, dataseteissä. Nämä tulokset olivat merkittäviä, saavuttaneen kolme sigman tason – tilastollisen pätevyyden merkkipaalun tieteellisessä tutkimuksessa – merkiten ensimmäistä viittausta CP-rikkomukseen ’oudon ja kauniin’ mesonin hajoamisessa.
Ymmärtäminen aineen ja antimaterian epätasapainoa
Epätasapaino aineen ja antimaterian välillä on yksi nykyfysiikan kriittisimmistä aiheista, koska se saattaa selittää, miksi havaittava universumi koostuu pääasiassa aineesta, vaikka alkuehdoissa olisi pitänyt syntyä yhtä paljon ainetta ja antimateriaa. Jotkut teoriat viittaavat siihen, että varhaisessa universumissa on tapahtunut prosesseja, jotka rikkoivat CP (varaus-pariteetti) symmetriaa, johtaen pienen ylimäärän aineen muodostumiseen antimateriaan verrattuna.
Keskeiset kysymykset ja vastaukset
– Mikä on CP-rikkomus? CP-rikkomus viittaa epäkohtaan fyysisissä laeissa, jotka hallitsevat ainetta ja antimateriaa. Sen katsotaan olevan välttämätöntä tuottaakseen sen, mitä havaitsemme tänään aineen hallitsemasta universumista.
– Miksi tekoäly on tärkeää tässä tutkimuksessa? Tekoäly auttaa käsittelemään valtavia aineistoja, jotka ylittävät ihmisten kyvyn analysoida tarkasti ja nopeasti, ja se tunnistaa malleja aineistossa, joita tiedemiehet saattavat jäädä vaille.
Keskeiset haasteet ja kiistat
– CP-rikkomuksen havaitseminen: CP-rikkomus on poikkeuksellisen hienovaraista ja vaikea huomata, minkä vuoksi sen todisteiden löytäminen on merkittävä haaste.
– Standardimallin ulkopuolella: Vaikka standardimalli ennustaa tiettyjä CP-rikkomuksia, se ei riittävästi selitä havaittua aineen ja antimaterian epätasapainoa. Tämä on johtanut teorioihin standardimallin ulkopuolelta, kuten supersymmetriasta.
Teknologian edut ja haitat fyysisten tutkimusten alalla
– Edut:
1. Tekoäly pystyy tehokkaasti käsittelemään suuria tietomääriä, mikä on välttämätöntä hiukkasfysiikassa, missä LHC:n kaltaisten kokeiden tuottama data on runsasta.
2. Se kykenee tunnistamaan monimutkaisia malleja ja yhteyksiä, jotka eivät välttämättä ole ilmeisiä tutkijoille.
– Haitat:
1. Tekoäly voi olla musta laatikko, mikä tekee sen päätelmien ymmärtämisestä vaikeaa.
2. Tekoälyn tulosten laatu riippuu suuresti käytetyistä aineistoista ja algoritmeista, joiden on oltava tarkasti suunniteltuja välttääkseen mahdolliset vinoumat.
Lisätietoja Euroopan hiukkasfysiikan tutkimuskeskuksesta (CERN) ja sen projekteista löytyy niiden pääsivustolta: CERN.