המדענים ב-CERN זורקים אור על חוסר השיוויון בין חומר לאנטימטר באמצעות AI

מחקרים אירופיים נעשים שימוש בבינה פולשנית על מנת לחשוף כי חומר ואנטימטר אינם נמצאים בכמויות שוות ביקום, משמים את ההנחות המאוחסנות. הגילוי הזה, שבאפשרותו נתמך על ידי טכנולוגיית AI ב-CERN, ממליץ על חוסר שיווי במשקלים מאז הפיצוץ הגדול, לפני 13.8 מיליארד שנה.

היסטוריתית, קהילת המדענים מאמינה כי חומר ואנטימטר קיימים לצד אחד בשלמות, מבטיחים שיווי מאזן אנרגטי ביקום. עם זאת, ראיות להפך מצביעות על עובדה שאיזון הטבע השתנה במשך מיליארדי שנים, עם חומר שולט כיום על אנטימטר.

כאשר פיזיקאים חלקיקים מחקרים את חוקי היסוד של היקום, ניסו ליישר את התגמול הזה עם הדגם התקני של פיזיקת חלקיקים, אך עדיין לא מצאו הסברים מספקים. לכן, מסע להבנת האי סימטריה הזו ממשיך.

הסוד על הערבוב של מזנון ב-Large Hadron Collider (LHC) של CERN נחשף כאשר מדענים מתבוננים במזונים, חלקיקים תת-אטומיים מורכבים מחלקיקים שווים חלקים ונגד-חלקים גסים, אשר משנים בין מצבים – מזונים לאנטי מזונים ולהיפך. המכרה של השוניים בקצבי השינויים בין המצבים שלהם עשוי להטעין אור על האי מאזן היקומי הזה.

צוות המדענים של CERN סמך על אלגוריתם AI מתוחכם ל- 'סימון טעם' – להבחנה בין מזונים ואנטי מזונים. ה-AI עיבד נתונים מ-500,000 ירידות של "מזונים תרנגוליים יפים" הזוגיים, המורכבים מחלקיקי תרנגול ונגד-תרנגול תחתון, למוותנים ולקאונים ועדיין.

תפקיד הלמידה הכפולה ב-CERN התרחב לניתוח של גסמערת נתונים משתי רצות של LHC. אם יחדים היו מאוזן חומר ואנטימטר, התוצאות המשולבות של המדידות הללו היו מובלוות על ידי אפס. עם זאת, הממצאים לא התאימו לאפס אלא התאחדו בתחזיות של הדגם התקני ואימאו את הנתונים מניסויים אחרים של CERN כמו ATLAS ו-LHCb, מוכיחים אוניברסליות מדעית. התוצאות אלו גם מרימות על הפרהנות CP ביירוד של מזוני מצב מעטורי יפים, סימון פריצה פוטנציאלי בהבנה של שגיאות הייקומיות היסודיות.

הבנת האי סימטריה בין חומר לאנטימטר
החוסר שיוי בין חומר לאנטימטר הוא אחת משאלות היסוד בפיזיקה. צפוי הפיצוץ הגדול ליצור כמויות שוות של חומר ואנטימטר, ועם זאת היקום הנראה הוא בעיקר מורכב מחומר. השוני זה מעודד כיוונוני שהשינויים קרו בתקופות הראשונות של היקום כדי לגרום לחוסר האי שיוי בין חומר לאנטימטר.

שאלות חשובות ותשובות
שאלה: על מה חשוב החוסר שיוי בין חומר לאנטימטר?
תשובה: הבנת למה יש יותר חומר מאשר אנטימטר חיונית להסברת כך שהיקום וכל מה שבו קיימים בכלל. אם חומר ואנטימטר היו מאוזנים בצורה מושלמת, הם היו מדכאים זה את זה, מותיר אחריהם יקום מלא אנרגיה אך ללא חומר ליצירת כוכבים, כוכבי לכת או חיים כפי שאנו מכירים.

אתגרים וסכסוכים
אחד האתגרים העיקריים הוא למצוא תהליכים שיכולים להסביר את החוסר שיוי שנראה ולשלב אותם בצורה מתאימה לדגם התקני או להראות צורך בפיזיקה חדשה. זה סותר כיווניות מכיוון שכל הוספה חדשה לדגם התקני חייבת לעבור בדיקות ואינה יכולה להתנגד לפיזיקה קיימת אחזקתית.

יתרונות וחסרונות בשימוש בבינה פולשנית
יתרונות:
– AI יכולה לנתח קבצים גדולים יותר ביעילות מאשר בני אדם.
– היא יכולה לזהות תבניות וקיימיות בנתונים שאינן גלויים אחרת.
– AI מסייעת לאוטומציה של תהליך סימון טעם, מגבירה את מספר הניתוחים שניתן לבצע במסגרת זמן מוגבל.

חסרונות:
– מודלי AI רק כטובים כקמפוננטים והנחיות בהם הם מבוססים.
– פער בין תוצאות ה- AI מחייב היבנת מומחיות ותחזוקה וניסיותיות ויכול להיות נטייה לשגיאות בשל מעקב צמוד.
– קיים סיכוי של יידור במודלים לנתונים, מניב למסכמות שאינם מתאימים בהילכו הזמן.

משאבים מוצעים
כדי ללמוד עוד על CERN, Large Hadron Collider, ועדכונים בפיזיקת חלקיקים, אנא בקר בקישור הבא: דף הבית של CERN. כדי לחקור את החדשנות האחרונה בבינה מלאכותית, Google AI הוא משאב ערכי.

להבנת התיאוריות הפיסיקליות שמנחות מחקר זה, Fermilab ו-SLAC National Accelerator Laboratory מציעים תובנות בניסויים בפיזיקת חלקיקים וקוסמולוגיה. כדי לעקוף עדכונים וניירות מחקר שמייחדים בפיזיקת חלקיקים, ניתן גם להפנות ל- arXiv, מאגר של פרינטים אלקטרוניים שאושר על ידי אישור לפני פרסום.

בהתחשב בכך שכתובת ה-URL חייבת להיות תקפה ב-100%, נציע רק דומיינים ראשיים, מבלי להבטיח אפשרות לגישה למאמרים או דפי משנה מסוימים.