Revolučné aplikácie umelej inteligencie v CERN odhalili nerovnováhu materiálu vesmíru
Výskumníci z Európskeho centra pre jadrový výskum (CERN) sa zaoberajú revolučným prístupom tým, že zahrnujú umelej inteligencii (AI) pri spracovaní zložitých vedeckých údajov. Tento spojenie technológie a vedy viedlo k ohromujúcemu zisteniu týkajúcemu sa rovnováhy medzi hmotou a antihmotou vo vesmíre.
Po desaťročia bola vedecká zhoda taká, že vznik vesmíru mal viesť k rovnakým množstvám hmoty a antihmoty, čo je princíp nevyhnutný pre rovnováhu kozmickej energie. Nové zistenia však nazerajú na základnú chybu v tomto presvedčení. Súčasné dôkazy poukazujú na ohromujúci prevládajúci nedostatok hmoty oproti antihmote od Bodu vzniku pred približne 13,8 miliardami rokov.
Túto rovnováhu ohrozujúci problém zaskočil fyzikov, pretože prevládajúci Štandardný model časticová fyziky ponúka neuspokojivé vysvetlenia. Preto pokračujú vyšetrovania tohto asymetrického javu.
Pohľad na miešanie mezónov v CERN
Veľký hadrónový zväzovač (LHC), jadrový obrej CERN, bol miestom pozorovania mezónov, ktoré sú subatómové častice tvorené rovnakým počtom kvarkov a antiquarkov. Vedci podrobne skúmali mechanizmus za procesom, pri ktorom sa mezóny menia na svoje antihmotové protiparty a naopak.
Táto vedecká prieskumná práca si kladie za cieľ porovnať množstvo častíc pred rozpadom s pomerom výskytu v rôznych intervaloch počas procesu miešania. CERN experti využívali metódu “Flavour Tagging,’ ktorú rozšírili pokročilým algoritmom poháňaným umelej inteligenciou, pre rozlíšenie medzi mezónmi a antimezónmi.
Nevyhnutnosť umelej inteligencie v modernom výskume fyziky
CERN vedci efektívne spracovali vzorky obsahujúce 500 000 rozpadov Strange Beautiful Mesonov na dvojice muónov a nabité kaony pomocou umelej inteligencie. Tento mezón je zložený zo zvláštneho kvarku a dolného antiquarku, zatiaľ čo muóny a kaony sú ťažšími príbuznými elektrónov a typmi mezónov.
Tento algoritmus, navrhnutý ako grafická neurónová sieť, zručne rozlíšil charakteristiky tým, že agregoval údaje o okolitých časticách a tých, ktoré vznikli z rozpadu.
Údaje z druhého behu LHC, spolu s údajmi z predchádzajúceho behu, naznačovali významný rozdier medzi symetriou hmoty a antihmoty, ktorý sa líšil od nuly, čo by naznačovalo rovnaké pomery. Výsledky nielen potvrdili predpovede Štandardného modelu, ale aj zodpovedali zisteniam z iných experimentov CERN ako sú ATLAS a LHCb. Okrem toho dosiahli štatistickú úroveň významu široko uznávanú výskumníkmi, označujúci prvý prípad detekcie narušenia CP pri rozpade Strange Beautiful Meson.
Použitie umelej inteligencie vedcami v CERN na štúdium asymetrie medzi hmotou a antihmotou otvára vzrušujúcu križovatku medzi AI a fyzikou a tiež núti znovupreskúmať naše základné pochopenie vsemíru.
Rozširuje ďalší kontext poskytnutý v článku:
Porozumenie väčšej súvislosti s asymetriou medzi hmotou a antihmotou
Po Veľkom tresku by malo podľa teórií existovať rovnaké množstvo hmoty a antihmoty. Avšak náš pozorovateľný vesmír je prevažne tvorený hmotou, čo predstavuje významnú otázku: čo sa stalo s antihmotou? Bolo predložených niekoľko teórií, vrátane možnosti narušenia CP, čo je rozdiel v fyzikálnych zákonoch upravujúcich hmotu a antihmotu. AI-doplnený výskum v CERN prispieva k týmto teóriám poskytovaním údajov o narušení CP s ešte neprekonateľnou presnosťou.
Dôležité otázky a odpovede:
– Čo je narušenie CP?
Narušenie CP sa odkazuje na porušenie kombinácie symetrie konjugácie náboja (C) a parity (P). V určitých prípadoch v časticovej fyzike, ak sú tieto symmetry narušené, mohlo by to vysvetliť, prečo vesmír nie je zložený z rovnakého zmesu hmoty a antihmoty.
– Ako umelej inteligencie prispieva k výskumu CERN-u?
AI pomáha spravovať a analýzovať masívne dáta rýchlejšie a presnejšie ako tradičné metódy. Komplexnosť spojená s detegovaním správania subatómických častíc a rozlišovaním medzi časticami a ich antipartiálnymi protipartiálmi robí z umelej inteligencie nepostrádateľný nástroj.
Kľúčové výzvy alebo kontroverzie:
Implementácia AI do výskumu v oblasti časticovej fyziky nie je bez výziev. Jedným z problémov je interpretovateľnosť AI modelov a obavy závislosti na „black box“ riešeniach bez úplného pochopenia toho, ako sú rozhodnutia prijímané. Ďalšou výzvou je zabezpečiť presnosť a spoľahlivosť dát, ktoré sú vygenerované AI.
Výhody a nevýhody:
Hlavnou výhodou použitia AI je schopnosť spracovávať a analyzovať veľké objemy dát, na ktoré by ľudskú kapacitu nestačila, čo potenciálne vedie k revolučným objavom. Avšak závislosť na AI môže viesť k nadmernej závislosti na technológii, potenciálne prehliadnutiu jednoduchších, tradičných metód, ktoré by mohli poskytnúť vhľady alebo vedú k inovácii v metodológii.
Pre tých, ktorí sa zaujímajú o ďalšie preskúmanie oblasti CERN a jeho výskumu, nasleduje oficiálny odkaz: CERN.
Pokroky AI na CERN predstavujú dôležitý krok vpred v porozumení základných fyzikálnych zákonov a môžu osvetliť jednu z najhlbších záhad vedy – prečo je náš vesmír prevažne tvorený hmotou. To by malo dôležité dôsledky nielen pre teoretickú fyziku, ale aj pre porozumenie evolúcie a podstaty kozmu.
The source of the article is from the blog jomfruland.net