Genombrott inom AI-applikationer på CERN avslöjar universums materiella obalans
Forskare vid Europeiska organisationen för kärnforskning (CERN) har tagit till sig ett revolutionerande tillvägagångssätt genom att inkludera artificiell intelligens (AI) i bearbetningen av komplex vetenskaplig data. Denna fusion av teknik och vetenskap har lett till en chockerande upptäckt gällande balansen mellan materie och antimaterie i universum.
Under årtionden var den vetenskapliga konsensusen att skapandet av universum resulterade i likvärdiga mängder av materie och antimaterie, en princip som är avgörande för kosmisk energi-jämvikten. Nya rön antyder dock en fundamental brist i denna tro. Aktuell evidens pekar på en överväldigande dominans av materie över antimaterie sedan Big Bang inträffade för cirka 13,8 miljarder år sedan.
Det dilemma som skapas av denna obalans har förbryllat fysiker, då den framträdande Standardmodellen för partikelfysik inte erbjuder tillfredsställande förklaringar. Därav fortsätter undersökningar om denna asymmetri.
En inblick i mesonmixning på CERN
Den Stora Hadronkollisionaren (LHC), CERNs partikelfysik-gigant, har varit platsen för observation av mesoner, som är subatomära partiklar bestående av lika många kvarkar och antikvarkar. Forskare har granskat mekanismen bakom mesoner som omvandlas till sina antimaterie-motparter och vice versa.
Denna vetenskapliga undersökning syftade till att jämföra kvantiteterna av partiklar före sönderfall mot förhållandena som inträffar vid olika tidpunkter under mixningsprocessen. För att särskilja mellan mesoner och antimesoner, använde experter vid CERN ”Smakmärkning,” en metod som förstärkts av en avancerad AI-driven algoritm.
Nödvändigheten av artificiell intelligens inom modern fysik
Genom att använda en artificiell intelligensalgoritm, bearbetade CERN-forskare effektivt prover innehållande 500 000 sönderfall av den Underliga Vackra Mesonen till par av myoner och laddade kaoner. Denna meson består av en underlig kvark och en botten-antikvark, medan myoner och kaoner är tyngre släktingar till elektroner och typer av mesoner, respektive.
Denna algoritm, designad som ett grafiskt neuralt nätverk, urskiljde skickligt egenskaper genom att aggregera data om omgivande partiklar och de som härstammar från sönderfallet.
Data, sammanställda från den andra LHC-körningen, i kombination med data från tidigare körningar, indikerade en betydande klyfta i materie-antimaterie-symmetri, som avvek från noll vilket skulle vara indikativt för likvärdiga proportioner. Resultaten ekade inte bara förutsägelserna från Standardmodellen utan stämde också överens med fynd från andra CERN-experiment såsom ATLAS och LHCb. Dessutom nådde de den statistiska signifikansgräns som brett erkänns av forskare, vilket markerar första gången som upptäckt CP-kränkning i sönderfallet av en Underlig Vacker Meson.
Användningen av artificiell intelligens (AI) av CERN-forskare för att utforska materie-antimateria-asymmetrin öppnar inte bara upp en spännande snittplats mellan AI och fysik utan uppmanar också till en omtolkning av vår grundläggande förståelse av universum. Nedan tillfogas ytterligare kontext till det tillhandahållna artikeln:
Förstå det större perspektivet av materie-antimateria-asymmetrin
Efter Big Bang teoriserades det att det borde ha funnits likvärdiga mängder av materie och antimaterie. Emellertid består vår observerbara värld till större del av materie, vilket ger upphov till en viktig fråga: vad hände med antimaterian? Flera teorier har föreslagits, inklusive möjligheten till CP-kränkning, vilket är en skillnad i de fysiska lagarna som styr materie och antimaterie. Den AI-understödda forskningen vid CERN bidrar till dessa teorier genom att tillhandahålla data om CP-kränkning med en oöverträffad precision.
Viktiga frågor och svar:
– Vad är CP-kränkning? CP-kränkning avser överträdelse av kombinationen av Laddningskonjugering (C) symmetri och Paritet (P) symmetri. Inom partikelfysik, om dessa symmetrier kränks, kan det förklara varför universum inte består av en jämn blandning av materie och antimaterie.
– Hur bidrar AI till CERNs forskning? AI hjälper till att hantera och analysera massiva dataset mycket snabbare och mer noggrant än traditionella metoder. Komplexiteten med att upptäcka subatomära partiklars beteenden och särskilja mellan partiklar och deras antipartiklar gör AI till ett ovärderligt verktyg.
Viktiga utmaningar eller kontroverser:
Att implementera AI i partikelfysikforskningen är inte utan utmaningar. En oro är tolkningsbarheten av AI-modeller och rädslan för att förlita sig på ”svarta lådor” utan att fullt ut förstå hur beslut fattas. En annan utmaning är att säkerställa precisionen och tillförlitligheten hos AI-genererade data.
Fördelar och nackdelar:
Den primära fördelen med att använda AI är dess förmåga att bearbeta och analysera stora mängder data som ligger utanför mänsklig kapacitet, vilket potentiellt kan leda till banbrytande upptäckter. Men att förlita sig på AI kan leda till överberoende av tekniken, vilket potentiellt kan bortse från enklare, mer traditionella metoder som kan ge insikter eller leda till innovation inom metoden.
För de som är intresserade av att utforska domänen CERN och dess forskning vidare är följande den officiella länken: CERN.
CERNs framsteg inom AI erbjuder ett viktigt steg framåt för förståelsen av grundläggande fysikaliska lagar och kan kasta ljus över ett av vetenskapens mest djupgående mysterier – varför vårt universum till större delen består av materie. Detta kan ha långtgående konsekvenser inte bara för teoretisk fysik utan också för förståelsen av kosmos utveckling och natur.