Uczony z CERNu Wykorzystuje Sztuczną Inteligencję do Rozwiązania Zagadki Uniwersalnej Materii
Naukowcy z Europejskiej Organizacji Badań Jądrowych (CERN) wykorzystują moc Sztucznej Inteligencji (AI), aby zgłębić jedną z najbardziej intrygujących tajemnic fizyki: nierówny stosunek materii i antymaterii we wszechświecie. Wbrew długo utrzymującym się przekonaniom, że te ilości powinny być zrównoważone – zasadniczym warunkiem równowagi energetycznej wszechświata – teraz jasne jest, że masa znacząco przeważa nad antymaterią.
To intrygujące odkrycie wynika z analizy danych z początków kosmosu, wielkiego wybuchu, który miał miejsce około 13,8 miliarda lat temu. Początkowo masa i antymateria zostały stworzone w równych proporcjach, ale siły natury nie zachowały tego równowagi. Według fizyków esencją pytania jest, dlaczego i w jaki sposób ta rozbieżność powstała, mimo że standardowe przewidywania modelu nie zapewniają jasności.
Odkrywanie Tajemnicy Mezonów w LHC w CERN-ie
Na Wielkim Zderzaczu Hadronów (LHC) w CERNie naukowcy obserwowali zachowanie mezonów – subatomowych cząstek złożonych z równej liczby kwarków i antykwarków – oraz ich przemianę w lżejsze cząstki, mezonów, oraz antymaterii. Przeanalizowali, czy przemiana mezonów w antymateriałowe mezony zachodziła w tym samym tempie co proces odwrotny, dokładnie licząc cząstki przed rozpadem i porównując proporcje w różnych momentach tzw. mieszaniny mezonów.
Innowacyjne Techniki Sztucznej Inteligencji Odszyfrowują Tajemnice Cząstek
Aby odróżnić mezony od mezonów antymateriałowych, naukowcy z CERNu zastosowali technikę 'znakowania smaku’, wspartą zaawansowanym algorytmem AI. Ten algorytm, oparty na strukturze grafowej sieci neuronowej, okazał się kluczowy w analizie obszernej próbki obejmującej pół miliona rozpadów pewnego rodzaju mezonu nazwanego 'dziwnym i pięknym’, na pary mionów i naładowane kaony.
Dane zebrane podczas drugiego cyklu LHC, połączone z ustaleniami pierwszego cyklu, sugerowały, że – jeśli symetria materii-antymaterii przetrwała – wynik powinien zrównoważyć się do zera. Jednak wyniki odbiegały od zera, zbiegając się z prognozami standardowego modelu i odzwierciedlając się w zestawach danych z innych eksperymentów w CERNie, takich jak ATLAS i LHCb. Należy zauważyć, że znaczenie tych wyników osiągnęło poziom trzy sigma – punkt odniesienia dla wiarygodności statystycznej w badaniach naukowych – oznaczając pierwsze wskazanie naruszenia CP w rozpadzie mezonu 'dziwnego i pięknego’.
Zrozumienie Asymetrii Materii i Antymaterii
Asymetria między materią a antymaterią jest jednym z najważniejszych tematów we współczesnej fizyce, ponieważ może wyjaśnić dlaczego obserwowalny wszechświat jest w zasadzie zbudowany z materii, pomimo warunków początkowych, które powinny wyprodukować równą ilość materii i antymaterii. Niektóre teorie sugerują, że we wczesnym wszechświecie wystąpiły procesy naruszające symetrię CP (Ładunek Parzystość), prowadzące do drobnego nadmiaru materii nad antymaterią.
Kluczowe Pytania i Odpowiedzi
– Co oznacza naruszenie CP? Naruszenie CP oznacza rozbieżność w prawach fizyki rządzących materią i antymaterią. Uważa się, że jest konieczne do wyprodukowania obserwowanego dzisiaj zdominowanego przez materię wszechświata.
– Dlaczego AI jest kluczowa w tych badaniach? AI pomaga w przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych, które wykraczają poza ludzkie możliwości analizy z precyzją i szybkością, identyfikując wzorce w danych, które naukowcy mogliby przeoczyć.
Kluczowe Wyzwania i Kontrowersje
– Wykrywanie Naruszenia CP: Naruszenie CP jest wyjątkowo subtelne i trudne do wykrycia, dlatego znalezienie na nie dowodów stanowi znaczne wyzwanie.
– Poza Modelem Standardowym: Mimo że Model Standardowy przewiduje pewne rodzaje naruszeń CP, nie wytłumacza wystarczająco obserwowanej asymetrii między materią a antymaterią. Spowodowało to pojawienie się teorii wykraczających poza Model Standardowy, takich jak supersymetria.
Zalety i Wady AI w Badaniach Fizyki
– Zalety:
1. AI może efektywnie przetwarzać duże ilości danych, co czyni ją niezbędną w fizyce cząstek, gdzie dane z eksperymentów takich jak LHC są liczne.
2. Może identyfikować skomplikowane wzorce i korelacje, które nie są oczywiste dla ludzkich badaczy.
– Wady:
1. AI może być „czarną skrzynką”, co sprawia, że trudno jest zrozumieć, w jaki sposób dokładnie dochodzi do określonych wniosków.
2. Jakość wyników AI jest w dużej mierze zależna od danych i algorytmów, które muszą być starannie zaprojektowane, aby uniknąć stronniczości.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Europejskiej Organizacji Badań Jądrowych (CERN) i jej projektów, można odwiedzić ich główną stronę internetową: CERN.