עורכי דעת אירופאיים משתמשים בלמידת מכונה כדי לחשוף כי חומר ואנטימטר לא נמצאים בכמויות שוות ביקום, כשהאמת מאבקת בהנחות בלתי נסבלות. הגילוי הזה, אשר נעשה אפשרי בזכות טכנולוגיית המונח שב-CERN, מראה על אי-שיוויון מאז המפץ הגדול, לפני 13.8 מיליארד שנה.
מהיסטוריתית, ייחודי המדע האמינה כי חומר ואנטימטר קיימים בשלום, מבטיחים איזון אנרגטי של היקום. בכל זאת, ראיונות לעימת מעידים על היפך בטבע, אשר מראה על היתקיימות שלא השתנתה במהלך מיליארדי שנים, עם חומר הולך וגובר על אנטימטר.
חקירת חוקי היסוד של היקום, הפיזיקאים החלקיקים מתאמצים לתאם את הפסקי התקיות הללו עם המודל התקני של פיזיקת החלקיקים, אך עדיין לא מצאו הסברים מוסריים. לכן, המאבק להבין את האי-שיוויון המתמשך.
האוב"ק הגדול באבליסטיריר ל-Hadron Collider של CERN (LHC) עולה כשמדענים מתבוננים במזון, חלקיקים תת-אטומיים שנעשים מחלקי כוונת ואנטי כוונות, המתנדיים בין מצבים – מזמן אל אנטימזמים ובחזרה. זיהוי השוניים במהיתקיות בין המצבים אלו עשוי לשפשף על בדיקות מתיקות.
צוות ה-CERN נחסך על אלגוריתם ייחודי ללמידת מכונה עבור 'תיוג טעם' – להבחין בין מזון ואנטימזון. הלמידת מכונה עיבדה נתונים מ-500,000 פיצוצים של הנקראים בשמ זרם ״מזון לזרם מודן״, השורכים מחלקי כוונות זרים ואנטיקוורק תחתי, למיונים וקאונים טעונים.
תפקיד הלמידת מכונה ב-CERN הוסבר, כמעט אל גיבור בעיקרי הבאת מידע במהלך שני ריצות ב-LHC. אם חומר ואנטימטר היו סימטריים, תוצאות השולם מתוך המדידות הללו היו צריכות להיות אפס. עם זאת, הממצאים לא מיישרים עם אפס, אלא חוזרים על הניבואים של המודל התקני ומאשרים את המידע מניסויים אחרים ב-CERN כגון ATLAS ו-LHCb, מוכיחים סטטיסטית תקינה. הממצאים אלו מרמזים גם על הפסקת CP בפיצוצי זרם לזרם מודן, אשר מסמנת ברבור פוטנציאלי בהבנת השקיפות בסבלנות של היקום.
הבנת האי-שיוויון בין חומר לאנטיזיכ
האי-שיוויון בין חומר לאנטימטר הוא אחד השאלות היסודיות בפיזיקה. הפיצוץ הגדול אמור היה ליצור כמויות שוות של חומר ואנטימטר, ועם זאת היקום הנראה היה אמור להתרכז מאוד בחומר. ההבדל הזה מרמז על כך שעלו עלו תהליכים בימי ההתחלה שגרמו לאי-שיוויון בין חומר-אנטימטר.
שאלות חשובות ותשובות
ש: למה האי-שיוויון בין חומר לאנטימזמונים חשוב?
ת: הבנת נטיית יתר של החומר ביחס לאנטימטר חיונית להסברת מדוע היקום, וכל דבר בו, קיים בכלל. אם חומר ואנטימטר היו מתגברים בצורה מושלמת, הם היו מחוללים אחד את השני, ומותירים אחריהם יותר ביקום מלא באנרגיה אך לא חומר שניתן להפכו לכוכבים, כוכבי לכת או חיים כפי שאנו מכירים אותם.
אתגרים ופולמוסים
אחד האתגרים המרכזיים הוא למצוא תהליכים שיכולים להסביר את האי-שיוויון שעוקב, ולכלול אותם בדרך נכונה במודל התקני או להציג צורך בפיזיקה חדשה. זה מופלג בגלל שכל הוספה חדשה למודל התקני חייבת להיות מובחנת בזהירות ולא להוות סתירה עם הפיזיקה הקיימת והנתמכת היטב.
יתרונות וחסרונות של שימוש בלמידת מכונה
יתרונות:
– למידת מכונה יכולה לנתח ערכים עצומים של מידע בצורה יעילה יותר מאשר אנשים.
– יכולה לזהות תבניות וקורלציות במידע שאולי לא כה ניכר באופן אחר.
– למידת מכונה עוזרת לאוטומטיזציה של תהליך תיוג הטעמים, מרבה את מספר הניתוחים שניתן לבצע במסגרת זמן מוגבל.
חסרונות:
– מודלי הלמידה של המכונה רק כטובים כהנתונים וההנחות שבהם הם מבוססים.
– פרשנות המוצאים של הלמידה מחייבת מומחיות ויכולה להיות נוטה לשגיאות אם לא מלמדים בהקפדה.
– קיים סיכון שהמודלים ייתנו מאוד לנתונים, מה שיביא למסקנות שאינן תמציתיות בדיוק לנתונים חדשים.
משאבים מומלצים
כדי לדעת יותר על CERN, Large Hadron Collider, ועדכונים בפיזיקת החלקיקים, בבקרות בכתובת הזו: CERN Home. כדי לחקור בעדכונים האחרונים בפיתוחי הלמידה המלאכותית, Google AI היא משאב יקר.
להבנה קריפטית של התיאוריות הפיזיקליות המכוונות במחקר כזה, Fermilab ו-SLAC National Accelerator Laboratory מציעים תובנות לניסויים של פיזיקת ההלקטרונים והקוסמולוגיה. לעדכונים ועל מאמרי מחקר בפיזיקת החלקיקים, אפשר להפנות ל-arXiv, מאגר הפרינטים האלקטרוניים מאושרים לפרסום לאחר ציון.
רק דומיין ראשי נמלט לפני מערכיים, לא מבטים לכל מאמרים ספציפיים או תתי דפים.