由于机器学习技术的整合，科学家在理解硫-38核中独特的量子能级方面取得了重要进展。通过利用核反应和先进的数据分析方法的组合，研究人员对硫-38核中质子和中子重新排列形成的“指纹”得到了新的洞察。
在近期发表于《物理评论C》的一项研究中，科学家成功地利用机器学习对硫-38的数据进行分类和分析。通过通过核反应注入过剩能量来引发质子和中子的运动，研究人员能够观察和研究硫-38核中产生的量子能级。
实验技术和机器学习算法的结合，极大增加了关于硫-38独特指纹的经验信息。这项研究还强调了一个特定的核子轨道在准确重现这种指纹和邻近核子的指纹中所起的关键作用。
实验设置涉及两个核融合，一个来自重离子束，另一个来自靶材，以产生硫-38。使用伽马射线能量跟踪阵列（GRETINA）检测电磁衰变（伽马射线），而使用碎片质量分析仪（FMA）检测产生的核子。
为了克服实验参数的复杂性并优化检测设置，研究人员在数据降噪过程中实施了机器学习技术。通过利用一个完全连接的神经网络，该网络经过训练可以将硫-38核与核反应产生的其他同位素进行分类，相比传统方法，显著提高了准确性和效率。
这项研究的成功展示了机器学习在增进我们对核能级及其独特特性的理解方面的潜力。此外，机器学习的应用还为解决实验设计和分析中的其他挑战提供了有希望的机会。
这项研究的发现不仅为核物理学的进展做出了贡献，还为与理论模型的比较提供了宝贵的经验数据。这些见解可能会带来宝贵的新发现，并加深对统治核的行为的基本力（如强（核）力）的理解。
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