A KERN előrelépései az AI terén feltárják az univerzum anyagi dominanciáját
Az Európai Nukleáris Kutatási Központ (CERN) kutatói az emelkedő mesterséges intelligencia (AI) technológia beépítésével olyan eredményeket hoztak napvilágra, amelyek megkérdőjelezik az univerzum összetételével kapcsolatos hosszú évekig elfogadott hiedelmeket. Tanulmányaik jelentős eltérést mutatnak a anyag és az antimater között, ellentmondva a korábban feltételezett kozmikus egyensúlynak.
Változás a kozmikus egyensúlyban: Az anyag az antimater feletti bíróságot gyakorol
Éveken át a tudományos konszenzus az volt, hogy az univerzum születése — a nagy bumm, amely körülbelül 13,8 milliárd évvel ezelőtt történt — azonos mennyiségű anyagot és antimater-t hozott létre. Ez az egyensúly alapvető fontosságú volt az univerzum energiaegyensúlyának fenntartásához. Azonban a CERN tudósai olyan eredményeket mutattak be, amelyek szerint a nagy bumm óta ez a finom egyensúly dőlt el, eredményezve több anyag mennyiségét.
A misztérium az LHC-n végzett meson keveréskor
A részecskeszakértők nagyon alaposan megvizsgálták a mesonok viselkedését, amelyek kvark-antikvark párokból állnak. A CERN Nagy Hadronütközője (LHC) megfigyelései szerint a mesonok könnyebb részecskékké bomlanak szét, átváltoznak antimatter megfelelőjeivé, majd újjáépülnek, ez az úgynevezett mesonkeveredés jelensége. A kutatók vizsgálták, hogy a mesonról antimesonra történő átváltás különbözik-e az ellenkezőjétől.
Ennek a bonyolult folyamatnak a felszabdolásához a CERN tudósai „ízazonosító” eljárást alkalmaztak, amelyet fejlett mesterséges intelligencia algoritmusok alkalmazásával különböztettek meg.
Miért mesterséges intelligencia?
Az AI szerepe a CERN-nél az volt, hogy feldolgozza az ‘idegen szépségű meson’ nevű részecske körülbelül 500 000 bomlására vonatkozó adatokat. Az idegen szépségű meson egy olyan furcsa kvarkból és egy alsó antikvarkból áll, amely további bomlást végez muonokká és töltött kaonokká. Az AI grafikus neuronháló technikákat felhasználva hatékonyan megkülönböztette a mesonokat az anti-mesonoktól.
Ez az elemzés, az LHC 1. és 2. futásának adatainak keveréke, egyenlő arányt várt az anyag- és antimatter bomlások között, ha az univerzális szimmetria igaznak bizonyul. A rögzített aszimmetria, jellemzően nullaértékű és az Általános Modell jóslatai alapján továbbá a CERN ATLAS és LHCb kísérletek adataival megerősítve, áttörést jelez.
Ezek a statisztikailag jelentős eredmények, amelyek magukban foglalják a tudományos bizonyítékok három-sigma küszöbértékét, az első jeleket nyújtják a furcsa szépségű meson bomlásában bekövetkező CP-sértést, a részecskeszakértőket a részecskeszakértés eddig ismeretlen területeire vezetve.
A CP-sértés megértése és jelentősége
Az aszimmetria az anyag és az antimatter között a módszert a Charge Parity (CP) sértés jellemzi. Ez a töltés konjugációs szimmetria (C) megsértését jelenti, amely az anyagot az antimatterrel kapcsolja össze, és a páratlan szimmetriát (P), amely a rendszer térbeli koordinátáira vonatkozik. Bár a CP-sértés bele van építve a részecskefizika Általános Modelljébe a Cabibbo-Kobayashi-Maskawa mátrixon keresztül, a megfigyelt szintű CP-sértés nem elegendő az univerzum általános anyag-antimatter áramlásának magyarázatához.
Kulcsfontosságú kérdések és kihívások
Ez az eredmény felvet egy fontos kérdést: „Hogyan vezet a kvantumszinten megfigyelt CP-sértés az anyag makroszkópos dominanciájához az univerzumban?” Ez a kérdés a kozmológia és a részecskeszakértés megértésének középpontjában áll. Ráadásul a kutatóknak szembe kell nézniük azzal a kihívással, hogy összeegyeztessék a megfigyelt CP-sértést az univerzum anyag-antimatter aszimmetriájának magyarázatában elégséges bizonyítékok hiányával. Vitatott, hogy lehet-e új fizikai jelenségek az Általános Modell túlmutatóan, amelyek magyarázatot adhatnak erre a különbségre.
A mesterséges intelligencia előnyei és hátrányai a részecskeszakértésben
Az AI használatának előnye, különösen a neuronhálózati technikák alkalmazása a részecskefizikában, hogy nagyobb pontossággal és gyorsabban képes feldolgozni és elemző adathalmazokat, mint a hagyományos módszerek. Azonban az egy hátrány lehet, hogy egyes AI algoritmusok fekete doboz jellege, ahol az AI hogyan jutott arra következtetésre nehéz követni, ami problémát jelent az eredmények érvényesítése és értelmezése számára.
Kapcsolódó linkek
A anyag-antimatter aszimmetriáról és a mesterséges intelligencia szerepéről a részecskefizikában a következő fő domainek meglátogathatóak:
– CERN
– LHC Projekt
– ATLAS Kísérlet
– LHCb Kísérlet
Fontos megjegyezni, hogy a részecskefizika területén és az ezen cikkekben felvetett témák szélesebb körében folyamatos kutatások tesztelik és bővítik a kapcsolódó elméleteket és modelleket. Ezen okból a CERN által előállított eredmények kulcsszerepet játszanak a világegyetemünk megértésének határait feszegetve.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx