CERN-forskare Använder AI för att Lösa Pusslet med Universell Materie
Forskare vid den europeiska organisationen för kärnforskning (CERN) använder kraften hos artificiell intelligens (AI) för att fördjupa sig i en av fysikens mest intrigfyllda mysterier: den ojämna fördelningen av materia och antimateria i universum. Till skillnad från långvariga övertygelser om att dessa kvantiteter bör vara balanserade – en fundamentalt nödvändig förutsättning för universums energijämvikt – är det nu uppenbart att materia väger betydligt mer än antimateria.
Denna intressanta upptäckt framkommer från en analys av data från kosmos’ början, Big Bang, som inträffade för cirka 13,8 miljarder år sedan. Inledningsvis skapades materia och antimateria i lika stor utsträckning, men naturens krafter upprätthöll inte denna balans. Frågans kärna för fysiker är varför och hur denna diskrepans uppstod, trots att standardmodellens förutsägelser misslyckas med att ge klarhet.
Avkoda Meson-mysteriet vid CERNs LHC
Vid CERNs Large Hadron Collider (LHC) observerade forskare beteendet hos mesoner – subatomära partiklar bestående av lika antal av kvarkar och antikvarkar – och deras förvandling till lättare partiklar, mesoner, och antimateria motparter. De granskade om transformationen av mesoner till antimateria mesoner inträffade i samma takt som den omvända processen genom att noggrant räkna partiklar före disintegration och jämföra kvoterna vid olika tidpunkter under den så kallade mesonblandningen.
Innovativa Tekniker inom Artificiell Intelligens Avslöjar Partiklars Hemligheter
För att skilja mesoner från antimateria mesoner implementerade CERN-forskare en ’flavortaggning’ teknik, understödd av en sofistikerad AI-algoritm. Denna algoritm, baserad på en grafneuralnätverksstruktur, visade sig vara avgörande för att analysera en omfattande prov som omfattade en halv miljon sönderfall av en typ av meson som kallas ’konstiga och vackra’, till par av myoner och laddade kaoner.
Data från LHC:s andra körning, kombinerat med resultaten från den första körningen, antydde att om materia-antimateria symmetri rådde, borde utfallet balansera till noll. Ändå avvek resultaten från noll, i linje med standardmodellens prognoser och speglades i datamängderna från andra CERN-experiment som ATLAS och LHCb. Mest märkvärdigt, det signifikanta resultatet nådde tre-sigma nivån – en milstolpe för statistisk giltighet inom vetenskaplig forskning – vilket markerar den första indikationen av CP-violation i sönderfallet av ’konstiga och vackra’ mesonen.
Förståelsen av Materie-Antimateria Asymmetrin
Asymmetrin mellan materie och antimateria är ett av de mest kritiska ämnena inom modern fysik då det kan förklara varför det observerbara universum i huvudsak är uppbyggt av materia, trots initiala villkor som borde ha producerat lika mycket materia och antimateria. Vissa teorier föreslår att under universums tidiga fas fanns det processer som bröt CP-symmetrin, vilket ledde till en liten övervikt av materia över antimateria.
Viktiga Frågor och Svar
– Vad är CP-violation? CP-violation hänvisar till en diskrepans i de fysikaliska lagarna som styr materie och antimateria. Det anses vara nödvändigt för att producera det materiedominerade universum vi observerar idag.
– Varför är AI av avgörande betydelse i denna forskning? AI hjälper till att bearbeta enorma datamängder som ligger bortom mänsklig kapacitet att analysera med precision och hastighet, och det identifierar mönster inom datan som forskare kan missa.
Viktiga Utmaningar och Kontroverser
– Upptäcka CP-Violation: CP-violation är extremt subtil och svår att upptäcka, vilket är varför det är en betydande utmaning att hitta bevis för det.
– Utöver Standardmodellen: Medan Standardmodellen förutsäger vissa typer av CP-violation, förklarar den inte tillräckligt den observerade materia-antimateria asymmetrin. Detta har lett till teorier bortom Standardmodellen, såsom supersymmetri.
Fördelar och Nackdelar med AI inom Forskning inom Fysik
– Fördelar:
1. AI kan effektivt bearbeta stora datamängder, vilket gör den oumbärlig inom partikelfysik där data från experiment som LHC är omfattande.
2. Den kan identifiera intrikata mönster och korrelationer som kanske inte är uppenbara för mänskliga forskare.
– Nackdelar:
1. AI kan vara en svart låda, vilket gör det svårt att förstå hur den kommer fram till vissa slutsatser.
2. Kvaliteten på AI:s resultat är starkt beroende av den använda datan och algoritmerna, vilket måste utformas noggrant för att undvika snedvridningar.
För mer information om den europeiska organisationen för kärnforskning (CERN) och dess projekt, kan man hänvisa till deras hemsida: CERN.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com