Genombrott med AI-applikationer på CERN avslöjar universums materiella obalans
Forskare vid European Center for Nuclear Research (CERN) har tagit ett revolutionerande tillvägagångssätt genom att integrera artificiell intelligens (AI) i bearbetningen av komplexa vetenskapliga data. Denna förening av teknik och vetenskap har lett till en häpnadsväckande upptäckt rörande balansen mellan materia och antimateria i universum.
Under årtionden var vetenskaplig konsensus att universums skapande resulterade i lika mängder av materia och antimateria, en princip som är avgörande för kosmologisk energijämvikt. Nya rön antyder dock en grundläggande brist i denna tro. Nuvarande bevis pekar på en övervägande övervikt av materia över antimateria sedan Big Bang inträffade för cirka 13,8 miljarder år sedan.
Det dilemma som skapas av denna obalans har förbryllat fysiker eftersom den förhärskande Standardmodellen för partikelfysik inte erbjuder tillfredsställande förklaringar. Därför fortsätter undersökningar av denna asymmetri.
En inblick i mesonblandning på CERN
Large Hadron Collider (LHC), CERN:s partikelfysikmonster, har varit platsen för observation av mesoner, som är subatomära partiklar bestående av lika många kvarker och antimaterialelement. Vetenskapsmän har granskat mekanismen bakom mesoner som omvandlas till sina antimaterialekvivalenter och vice versa.
Denna vetenskapliga undersökning syftade till att jämföra kvantiteten partiklar före sönderfall mot förhållandet som uppstår vid olika intervaller under blandningsprocessen. För att skilja mellan mesoner och antimesoner använde CERN-experter ’Flavor Tagging’, en metod förstärkt med en avancerad AI-driven algoritm.
Betydelsen av artificiell intelligens inom modern fysik
Genom att använda en algoritm för artificiell intelligens bearbetade CERN-forskare effektivt prover som innefattade 500 000 sönderfall av Strange Beautiful Meson till par av myoner och laddade kaoner. Denna meson är sammansatt av en konstig kvark och en bottenantikvark, medan myoner och kaoner är tyngre släktingar till elektroner och typer av mesoner, respektive.
Denna algoritm, utformad som ett grafiskt neuralt nätverk, urskiljde färdigheter genom att aggregera data om omgivande partiklar och de som uppstår från sönderfallet.
Data, sammanställd från den andra LHC-körningen, tillsammans med data från föregående körning, indikerade en betydande klyfta i materia-antimateriasymmetrin, avvikande från noll, vilket skulle vara indikativt för lika proportioner. Resultaten inte bara bekräftade förutsägelser från Standardmodellen utan överensstämde även med resultat från andra CERN-experiment såsom ATLAS och LHCb. Dessutom nådde de den statistiska signifikansgräns som allmänt erkänns av forskare, vilket markerar det första fallet av upptäckt av CP-överträdelse i sönderfallet av en Strange Beautiful Meson.
Användningen av artificiell intelligens (AI) av CERN-forskare för att undersöka materia-antimateriaasymmetrin öppnar upp inte bara en spännande snitt mellan AI och fysik utan uppmanar också till en omtolkning av vår kärnuppfattning om universum. Nedan följer ytterligare sammanhang till den tillhandahållna artikeln:
Att förstå den större bilden av materia-antimateriaasymmetri
Efter Big Bang teoretiseras att det borde ha funnits lika mängder av materia och antimateria. Dock är vår observerbara universum huvudsakligen gjord av materia, vilket ställer en viktig fråga: vad hände med antimaterian? Flera teorier har föreslagits, inklusive möjligheten till CP-överträdelse, vilket är en skillnad i de fysiska lagarna som styr materia och antimateria. Den AI-förstärkta forskningen vid CERN bidrar till dessa teorier genom att tillhandahålla data om CP-överträdelse med en förbluffande precision.
Viktiga frågor och svar:
– Vad är CP-överträdelse? CP-överträdelse hänvisar till överträdelsen av kombinationen av laddningskonjugering (C) -symmetri och paritet (P)-symmetri. Inom partikelfysik, om dessa symmetrier överträds, kan det förklara varför universum inte är sammansatt av en lika blandning av materia och antimateria.
– Hur bidrar AI till CERN:s forskning? AI hjälper till att hantera och analysera massiva dataset mycket snabbare och mer exakt än traditionella metoder. Komplexiteten involverad i att upptäcka subatomära partikelbeteenden och skilja mellan partiklar och deras antipartiklar gör AI till ett ovärderligt verktyg.
Viktiga utmaningar eller kontroverser:
Att implementera AI i partikelfysikforskning är inte utan utmaningar. En av bekymren är tolkningsbarheten av AI-modeller och rädslan för att förlita sig på ”black box”-lösningar utan att fullständigt förstå hur beslut fattas. En annan utmaning är att säkerställa noggrannheten och tillförlitligheten hos AI-genererade data.
Fördelar och nackdelar:
Den primära fördelen med att använda AI är dess förmåga att behandla och analysera stora mängder data som är bortom mänsklig kapacitet, vilket potentiellt kan leda till banbrytande upptäckter. Dock kan förlitan på AI leda till en överberoende på teknik, vilket potentiellt leder till att man överser enklare, mer traditionella metoder som kan ge insikter eller leda till innovation i metodik.
För de som är intresserade av att utforska CERN:s domän och dess forskning vidare, här är den officiella länken: CERN.
CERN:s framsteg inom AI erbjuder ett avgörande steg framåt för att förstå grundläggande fysiska lagar och kan kasta ljus över en av vetenskapens mest djupgående mysterier – varför vårt universum till stor del är gjort av materia. Detta kan ha långtgående konsekvenser inte bara för teoretisk fysik utan också för förståelsen av kosmos evolution och natur.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es