Znanstvenici su postigli značajan napredak u razumijevanju jedinstvenih kvantnih energetskih razina u jezgri sumpora-38 zahvaljujući integraciji tehnika strojnog učenja. Iskorištavanjem kombinacije nuklearnih reakcija i naprednih metoda analize podataka, istraživači su stekli nova saznanja o “otisku prsta” koji nastaje reorganizacijom protona i neutrona u jezgri sumpora-38.
U nedavno objavljenoj studiji u časopisu Physical Review C, znanstvenici su uspješno koristili strojno učenje za klasifikaciju podataka i analizu otiska prsta sumpora-38. Pokretanjem kretanja protona i neutrona putem ubrizgavanja viška energije pomoću nuklearne reakcije, istraživači su mogli promatrati i proučavati rezultirajuće kvantne energetske razine jezgre sumpora-38.
Kombinacija eksperimentalnih tehnika i algoritama strojnog učenja rezultirala je značajnim povećanjem empirijskih informacija o jedinstvenom otisku prsta sumpora-38. Studija je također istaknula ključnu ulogu određenog nuklearnog orbita u preciznom reproduciranju ovog otiska prsta i otisaka susjednih jezgri.
Eksperimentalni postavljanje uključivalo je spajanje dviju jezgri, jedne iz teškog ionskog snopa, a druge iz mete, kako bi se proizveo sumpor-38. Detekciju elektromagnetskih raspada (gama-zrake) obavila je Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA), dok je detekcija proizvedenih jezgri izvršena pomoću analizatora mase fragmenata (FMA).
Kako bi prevladali složenosti eksperimentalnih parametara i optimizirali postavke za detekciju, istraživači su koristili tehnike strojnog učenja tijekom procesa smanjenja podataka. Korištenjem potpuno povezane neuronske mreže, obučene za klasifikaciju jezgri sumpora-38 nasuprot drugim izotopima generiranim nuklearnom reakcijom, postignuti su značajna poboljšanja u točnosti i učinkovitosti u usporedbi s tradicionalnim metodama.
Uspjeh ove studije pokazuje potencijal strojnog učenja u poboljšanju našeg razumijevanja nuklearnih razina i njihovih jedinstvenih karakteristika. Osim toga, usvajanje pristupa temeljenog na strojnom učenju pruža obećavajuće mogućnosti za rješavanje drugih izazova u eksperimentalnom dizajnu i analizi.
Otkrića ovog istraživanja ne samo da doprinose napretku u nuklearnoj fizici, već pružaju i vrijedne empirijske podatke za usporedbu s teorijskim modelima. Ova saznanja mogu dovesti do vrijednih novih otkrića i dubljeg razumijevanja temeljnih sila, poput jake (nuklearne) sile, koje upravljaju ponašanjem jezgri.
ČPP:
P: Što su znanstvenici proučavali u ovom istraživanju?
O: Znanstvenici su proučavali jedinstvene kvantne energetske razine u jezgri sumpora-38.
P: Kako su znanstvenici analizirali otisak prsta sumpora-38?
O: Znanstvenici su koristili tehnike strojnog učenja za klasifikaciju podataka i analizu otiska prsta sumpora-38.
P: Koje eksperimentalne tehnike su korištene u ovom istraživanju?
O: Studija je uključivala spajanje dviju jezgri kako bi se proizveo sumpor-38 i detekciju elektromagnetskih raspada pomoću sistema za praćenje energije gama-zraka (GRETINA) te detekciju proizvedenih jezgri pomoću analizatora mase fragmenata (FMA).
P: Kako je strojno učenje pomoglo u ovom istraživanju?
O: Tehnike strojnog učenja korištene su za optimizaciju postavki detekcije, klasifikaciju jezgri sumpora-38 i poboljšanje točnosti i učinkovitosti u usporedbi s tradicionalnim metodama.
P: Koje su potencijalne primjene strojnog učenja u nuklearnoj fizici?
O: Pristupi temeljeni na strojnom učenju imaju potencijal za poboljšanje našeg razumijevanja nuklearnih razina i njihovih karakteristika, kao i suočavanje s drugim izazovima u eksperimentalnom dizajnu i analizi.
Definicije:
– Strojno učenje: Polje proučavanja usmjereno na razvoj algoritama koji omogućuju računalnim sustavima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja.
– Kvantne energetske razine: Energetsko stanja koja atomski ili subatomski sustav može zauzeti prema kvantnoj mehanici.
– Jezgra: Središnji dio atoma koji sadrži protoni i neutroni.
– Nuklearna reakcija: Proces u kojem se jezgra atoma mijenjaju zbog interakcije s drugom česticom ili jezgrom.
Prijedlozi povezanih veza:
– Nuklearna fizika grupa
– ArXiv – Nuklearni eksperiment
– Physical Review časopisi
The source of the article is from the blog cheap-sound.com