Az európai kutatók mesterséges intelligenciát alkalmaznak, hogy kimutassák, a világegyetemben a mater és az antimater nem egyenlő arányban van jelen, megkérdőjelezve ezzel a hosszú ideje elfogadott feltételezéseket. Ez a felfedezés, melyet az AI technológia tette lehetővé a CERN-ben, azt sugallja, hogy az egyensúly az óta felborult, mióta a Nagy Bumm történt, 13.8 milliárd évvel ezelőtt.
Történelmileg a tudományos közösség úgy gondolta, hogy a mater és az antimater harmóniában léteznek, biztosítva a világegyetem energetikai egyensúlyát. Az ellenkező bizonyítékok azonban arra utalnak, hogy az egyensúly az évmilliárdok során eltolódott, a mater most erőteljesen túlszárnyalja az antimatert.
Az univerzum alapvető szabályainak vizsgálata során részecskefizikusok igyekeztek összehangolni ezt az eltérést a részecskéfizika Standard Modelljével, azonban még nem találtak kielégítő magyarázatokat. Ebből adódik, hogy a megértés ezen aszimmetria kihívása továbbra is folytatódik.
A mezon keveredés rejtélye a CERN Nagy Hadronütköztetőjében (LHC) bontakozik ki, ahogyan a tudósok megfigyelik a mezonokat, azaz az azonos részecskékből (kvarkok és anti-kvarkok) álló részecskéket, ahogyan átmennek egyik állapotból a másikba—mezonokból antimezonokba és fordítva. Az állapotok közötti átalakulási ráta különbségeinek felismerése fényt vethet a kozmikus egyensúlytalanságra.
A CERN csapata egy kifinomult AI algoritmust használt a ‘flavor tagging’-re—megkülönböztetni a mezonokat az antimezonoktól. Az AI feldolgozta a „beauty strange mezonok” nevű furcsa kvarkokból és antikvarkokból álló mezonoknak, amelyek muonokká és töltött kaonokká bomoltak fel, 500,000 bomlásra vonatkozó adatokat.
A mesterséges intelligencia szerepe a CERN-ben a két LHC futás adatbázisának elemzésére is kiterjedt. Ha a mater és az antimater szimmetrikusak lennének, akkor ezeknek a méréseknek az eredményei nulla lennének. Azonban a megállapítások nem igazolták ezt, hanem előrevetítették a Standard Modell előrejelzéseit és megerősítették más CERN kísérletek, például az ATLAS és az LHCb adatait is, amelyek statisztikailag szignifikánsak voltak. Ezek az eredmények továbbá utalnak a CP megsértésére a beauty strange mezon bomlásaiban, ami potenciális áttörést jelenthet az univerzum alapvető aszimmetriájának megértésében.
A mater és az antimater aszimmetriájának megértése
A mater és az antimater közötti egyensúlytalanság az egyik alapvető kérdés a fizikában. A Nagy Bummnak egyenlő mennyiségű mater és antimater kellett volna létrehoznia, és mégis a látható univerzum túlnyomórészt materből áll. Ez az eltérés arra utal, hogy az első univerzumban olyan folyamatoknak kellett lezajlaniuk, amelyek okozták a mater-antimater egyensúlytalanságot.
Fontos kérdések és válaszok
K: Miért fontos a mater-antimater egyensúlytalanság?
A: A mater és az antimater közötti túlsúly megértése lényeges annak magyyarázatához, hogy miért létezik egyáltalán a világegyetem, és bármi benne. Ha a mater és az antimater tökéletesen egyensúlyban lennének, egymást semmisítették volna ki, egy olyan univerzumot hagyva maga után, amely tele van energiával, de nincs benne anyag a csillagok, bolygók vagy az élet kialakulásához, ahogy azt ismerjük.
Kihívások és kontroverziák
Az egyik fő kihívás az olyan folyamatok azonosítása, amelyek magyarázatot adhatnak az észlelt egyensúlytalanságra, és ezeket megfelelően be kell illeszteni a Standard Modellbe, vagy meg kell mutatni, hogy új fizikára van szükség. Kontroverziális, mert bármely új hozzáadásnak a Standard Modelhez gondosan tesztelni kell, és nem szabad ütköznie a meglévő jól támogatott fizikával.
A mesterséges intelligencia előnyei és hátrányai
Előnyök:
– Az AI hatékonyabban képes elemzni nagy adatmennyiségeket, mint az emberek.
– Képes az adatokban rejlő mintázatokat és korrelációkat azonosítani, amelyek másképp nem lennének nyilvánvalóak.
– Az AI segítségével automatizálható a flavor tagging folyamata, növelve a korlátozott időkereten belül elvégezhető elemzések számát.
Hátrányok:
– Az AI modellek csak annyira jók, amennyire adataik és feltételeik alapján alkották.
– Az AI eredményeinek értelmezéséhez szakértelemre van szükség, és hajlamosak lehetnek hibákra, ha nem ellenőrzik őket alaposan.
– Fennáll a veszélye annak, hogy az AI modelleket adataikhoz illesztik túlméretezve, olyan következtetésekhez vezetve, amelyek nem általánosíthatók jól az új adatokra.
Ajánlott források
Hogy többet megtudjon a CERN-ről, a Nagy Hadronütköztetőről és a részecskéfizika frissítéseiről, látogasson el a következő linkre: CERN főoldala. Az újabb mesterséges intelligencia fejlesztések felfedezéséhez, Google AI értékes forrás.
Ha átfogó megértést szeretne a ilyen kutatásokat irányító fizikai elméletekről, a Fermilab és a SLAC National Accelerator Laboratory betekintést nyújthat a részecskéfizikába és a kozmológiába. A részecskéfizikai frissítések és kutatási anyagokért keresse fel a arXivot, egy olyan előzetes kéziratok tárolóját, amelyeket moderálás után jóváhagytak a közzétételre.
Mivel a URL-nek 100%-ban helyesnek kell lennie, csak fő domaineket javasoltunk, nem garantálva, hogy egy adott cikkek vagy oldalak lesznek elérhetők.