Pionirjeve uporabe umetne inteligence na CERN razkrivajo neravnotežje materiala v vesolju
Raziskovalci na Evropskem centru za jedrske raziskave (CERN) so sprejeli revolucionaren pristop z vključitvijo umetne inteligence (AI) pri obdelavi kompleksnih znanstvenih podatkov. Ta združitev tehnologije in znanosti je privedla do presenetljivega odkritja glede ravnotežja med materijo in antimaterijo v vesolju.
Desetletja je bilo znanstveno soglasje, da je bilo ustvarjanje vesolja rezultat enakih količin materije in antimaterije, kar je bilo bistveno za kozmično energijsko ravnovesje. Nova spoznanja pa nakazujejo temeljno napako v tej veri. Trenutne dokaze kažejo na izjemno prevlado materije nad antimaterijo, odkar se je Veliki pok zgodil približno pred 13,8 milijarde leti.
Uganke, ki jih postavlja to neravnotežje, so zmedle fizike, saj prevladujoči Standardni model delcev ne ponuja zadovoljivih pojasnil. Zato preiskave te asimetrije še vedno potekajo.
Pogled v Mesonsko mešanje na CERN
Veliki hadronski trkalnik (LHC), CERN-ov velikan na področju delcev fizike, je bil prizorišče opazovanja mezoncev, ki so subatomski delci, sestavljeni iz enakega števila kvarkov in anti-kvarkov. Znanstveniki so proučevali mehanizem, ki stoji za mezoni, ki se spreminjajo v svoje antimaterijske nasprotne dele in obratno.
Ta znanstvena preiskava je bila namenjena primerjavi količin delcev pred razpadom proti razmerjem, ki se pojavljajo v različnih intervalih med celotnim mešalnim procesom. Da bi razlikovali med mezoni in antimezoni, so strokovnjaki iz CERN-a uporabili ‘Označevanje okusa’, metodo, ki jo je okrepil napredni algoritem, ki deluje na podlagi umetne inteligence.
Potreba po umetni inteligenci v sodobni fiziki
Z uporabo algoritma umetne inteligence so znanstveniki iz CERN-a učinkovito obdelali vzorce, ki so obsegali 500.000 razpadov čudovitega mesona v pare mionov in nabitih kaonov. Ta mezonski delec je sestavljen iz čudnega kvarka in spodnjega anti-kvarka, medtem ko sta miona in kaoni težji sorodniki elektronov in tipe mezoncev.
Ta algoritem, zasnovan kot grafično nevronsko omrežje, je spretno prepoznal značilnosti s tem, da je zbral podatke o okoliških delcih in tistih, ki so nastali po razpadu.
Podatki, zbrani iz drugega teka velikega hadronskega trkalnika, združeni s podatki prejšnjih teka, so pokazali pomemben razkorak v simetriji med materijo in antimaterijo, ki se je odmaknil od ničle, kar bi kazalo na enake razsežnosti. Rezultati niso samo ponovili napovedi Standardnega modela, ampak so se tudi ujemali s spoznanji drugih CERN-ovih eksperimentov, kot sta ATLAS in LHCb. Poleg tega so dosegli statistični prag pomembnosti, ki ga široko priznavajo raziskovalci, kar je zaznamovalo prvi primer odkrite kršitve CP pri razpadu čudovitega mesona.
Uporaba umetne inteligence (AI) s strani znanstvenikov iz CERN-a za raziskovanje asimetrije med materijo in antimaterijo ne odpira samo vznemirljivega presečišča med AI in fiziko, ampak tudi spodbuja ponovno preučitev našega temeljnega razumevanja vesolja.
Razumevanje večjega slikovnega materialno-antimaterialnega neravnovesja
Po Velikem poku je teoretizirano, da bi moralo biti enako število materije in antimaterije. Vendar je naše opazljivo vesolje prevladujoče sestavljeno iz materije, kar postavlja pomembno vprašanje: kaj se je zgodilo z antimaterijo? Bilo je predlaganih več teorij, vključno z možnostjo kršitve CP, kar je razlika v fizičnih zakonih, ki upravljajo materijo in antimaterijo. AI-augmentirano raziskovanje na CERN-u prispeva k tem teorijam s zagotavljanjem podatkov o CP kršenju z doslej nevideno natančnostjo.
Pomembna vprašanja in odgovori:
– Kaj je CP kršitev? CP kršitev se nanaša na kršitev kombinacije simetrije nabojne konjugacije (C) in simetrije paritete (P). V delčni fiziki lahko, če so te simetrije kršene, razloži, zakaj vesolje ni sestavljeno iz enake mešanice materije in antimaterije.
– Kako AI prispeva k CERN-ovim raziskavam? AI pomaga obvladovati in analizirati ogromne količine podatkov veliko hitreje in natančneje kot tradicionalne metode. Kompleksnost, povezana z zaznavanjem vedenja subatomskih delcev in razlikovanjem med delci in njihovimi antidelci, dela AI neprecenljivo orodje.
Ključni izzivi ali kontroverze:
Uporaba AI v raziskavah delčne fizike ni brez izzivov. Eden od pomislekov je razumljivost modelov AI in bojazen pred zanašanjem na rešitve “črne škatle” brez popolnega razumevanja, kako so sprejete odločitve. Drug izziv je zagotoviti natančnost in zanesljivost podatkov, ki jih ustvari AI.
Prednosti in slabosti:
Glavna prednost uporabe AI je njegova sposobnost obdelave in analize velikih količin podatkov, ki presega človeške sposobnosti, kar potencialno vodi v prebojna odkritja. Vendar pa je zanašanje na AI lahko tudi prekomerno, kar lahko privede do odvisnosti od tehnologije, s tem pa tudi do nesposobnosti običajnih, bolj tradicionalnih metod, ki bi lahko nudile vpogled ali pripeljale do inovacij v metodologiji.
Tistim, ki jih zanima nadaljnje raziskovanje področja CERN-a in njegovih raziskav, je na voljo spodnja povezava: CERN.
CERN-ove napredne AI ponujajo ključen korak naprej pri razumevanju temeljnih fizikalnih zakonov in bi lahko osvetlile eno najglobljih misterijev znanosti – zakaj je naše vesolje večinoma sestavljeno iz materije. To bi lahko imelo dolgoročne posledice ne samo za teoretično fiziko, ampak tudi za razumevanje evolucije in narave kozmosa.
The source of the article is from the blog combopop.com.br