Les scientifiques ont réalisé des progrès significatifs dans la compréhension des niveaux d’énergie quantique uniques dans le noyau de soufre-38, grâce à l’intégration de techniques d’apprentissage automatique. En combinant réactions nucléaires et méthodes avancées d’analyse de données, les chercheurs ont acquis de nouvelles connaissances sur l' »empreinte digitale » formée par la réarrangement des protons et des neutrons dans le noyau de soufre-38.
Dans une étude récente publiée dans Physical Review C, les scientifiques ont utilisé avec succès l’apprentissage automatique pour classer les données et analyser l’empreinte digitale du soufre-38. En initiant le mouvement des protons et des neutrons grâce à une injection d’énergie excessive via une réaction nucléaire, les chercheurs ont pu observer et étudier les niveaux d’énergie quantique résultants dans le noyau de soufre-38.
La combinaison de techniques expérimentales et d’algorithmes d’apprentissage automatique a permis d’obtenir une augmentation substantielle des informations empiriques sur l’empreinte digitale unique du soufre-38. L’étude a également mis en évidence le rôle crucial joué par une orbite nucléonique spécifique dans la reproduction précise de cette empreinte et de celles des noyaux voisins.
Le dispositif expérimental impliquait la fusion de deux noyaux, l’un provenant d’un faisceau d’ions lourds et l’autre d’une cible, pour produire du soufre-38. La détection des désintégrations électromagnétiques (rayons gamma) a été réalisée à l’aide de l’Array de suivi d’énergie des rayons gamma (GRETINA), tandis que la détection des noyaux produits a été effectuée à l’aide de l’Analyseur de masse des fragments (FMA).
Pour surmonter les complexités des paramètres expérimentaux et optimiser les réglages de détection, les chercheurs ont mis en œuvre des techniques d’apprentissage automatique tout au long du processus de réduction des données. En utilisant un réseau neuronal entièrement connecté, entraîné à classifier les noyaux de soufre-38 par rapport aux autres isotopes générés par la réaction nucléaire, des améliorations significatives en termes de précision et d’efficacité ont été obtenues par rapport aux méthodes traditionnelles.
Le succès de cette étude met en évidence le potentiel de l’apprentissage automatique dans l’amélioration de notre compréhension des niveaux nucléaires et de leurs caractéristiques uniques. De plus, l’adoption d’approches basées sur l’apprentissage automatique offre des opportunités prometteuses pour relever d’autres défis liés à la conception et à l’analyse expérimentale.
Les résultats de ces recherches contribuent non seulement aux avancées en physique nucléaire, mais fournissent également des données empiriques précieuses pour comparer avec les modèles théoriques. Ces connaissances pourraient conduire à de nouvelles découvertes précieuses et à une compréhension plus profonde des forces fondamentales, telles que la force (nucléaire) forte, qui régissent le comportement des noyaux.
FAQ :
Q : Que les scientifiques ont-ils étudié dans cette recherche ?
R : Les scientifiques ont étudié les niveaux d’énergie quantique uniques dans le noyau de soufre-38.
Q : Comment les scientifiques ont-ils analysé l’empreinte digitale du soufre-38 ?
R : Les scientifiques ont utilisé des techniques d’apprentissage automatique pour classer les données et analyser l’empreinte digitale du soufre-38.
Q : Quelles techniques expérimentales ont été utilisées dans cette étude ?
R : L’étude impliquait la fusion de deux noyaux pour produire du soufre-38, ainsi que la détection des désintégrations électromagnétiques à l’aide de l’Array de suivi d’énergie des rayons gamma (GRETINA) et la détection des noyaux produits à l’aide de l’Analyseur de masse des fragments (FMA).
Q : Comment l’apprentissage automatique a-t-il aidé dans cette étude ?
R : Des techniques d’apprentissage automatique ont été utilisées pour optimiser les réglages de détection, classifier les noyaux de soufre-38 et améliorer la précision et l’efficacité par rapport aux méthodes traditionnelles.
Q : Quelles sont les applications potentielles de l’apprentissage automatique en physique nucléaire ?
R : Les approches basées sur l’apprentissage automatique ont le potentiel d’améliorer notre compréhension des niveaux nucléaires et de leurs caractéristiques, ainsi que de relever d’autres défis liés à la conception et à l’analyse expérimentale.
Définitions :
– Apprentissage automatique : Un domaine d’étude axé sur le développement d’algorithmes permettant aux systèmes informatiques d’apprendre et de prendre des décisions ou de faire des prédictions sans être explicitement programmés.
– Niveaux d’énergie quantique : Les états d’énergie qu’un système atomique ou subatomique peut occuper selon la mécanique quantique.
– Noyau : La partie centrale d’un atome, contenant des protons et des neutrons.
– Réaction nucléaire : Un processus au cours duquel le noyau d’un atome change en raison de l’interaction avec une autre particule ou un autre noyau.
Liens suggérés :
– Groupe de physique nucléaire
– ArXiv – Expériences nucléaires
– Revues Physical Review
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