Hech kim gapirmaydigan "Arvoh" zarralar muammosi

Shveytsariyadagi Katta hadron kollayderida zarralar yorug'lik tezligida bir-biriga uriladi. Natijada subatom darajasida katta portlash yuz beradi. Bu momaqaldiroq paytida har bir yomg'ir tomchisidan ajratib ko'rsatishga o'xshaydi. Faqat bu tomchilar millionda bir soniyada yo'qoladi.

Bunday yo'qoluvchi zarralardan biri – myuon. Bu elektronning og'irroq ukasi. Fiziklar uni o'rganishni yaxshi ko'radi. Nega? Chunki myuonlar fizikaning hali tushunilmagan sirlarini ochishi mumkin. Bu kitoblarimizni qayta yozishga olib keladigan narsalar.

Ammo muammo shundaki, myuonlarni kuzatish juda qiyin. Ular atigi 2 mikrosekund yashaydi, keyin parchalanib ketadi. Olimlar uchun bu katta muammo.

Eskirgan usul charchatadi va xato beradi

Yillar davomida olimlar ikki bosqichli murakkab usuldan foydalangan:

Avval dastur shovqinlarni tozalaydi, myuonlarni boshqa minglab zarralardan ajratadi. Keyin boshqa algoritm myuon yo'lini kuzatadi.

Bu konsertdagi olomon orasida bitta odamni topib, keyin uning yo'lini boshqasiga topshirishga o'xshaydi. Samarali emas, birinchi xato bo'lsa hammasi buziladi.

AI yechimi paydo bo'ldi

Italiyalik olimlar bu tartibsizlikdan charchab, savol berdilar: AI yordamida hammasini birdaniga qilsak bo'lmaydimi?

Ular Graph Attention Networkdan foydalanganlar. Bu AI turkumidagi tarmoq bo'lib, ma'lumotlar o'rtasidagi bog'lanishlarni yaxshi tushunadi. An'anaviy ikki bosqich o'rniga, AI detektor signallarini (zarracha o'tgandagi pinglarni) belgilab, myuon yo'llarini birdaniga chizadi.

Bu tergovchining guvohlarni alohida so'rashidan farqli – xavfsizlik kameralaridagi butun videoni birdaniga ko'rib chiqish kabi.

Natijalar umidvor, ammo boshlanishgina

ATLAS detektori soddalashtirilgan versiyasida sinov o'tkazishgan. AI usuli an'anaviy usullardan ustun keldi. Myuon signallarini aniqroq ajratdi va uning kesishgan harakat yo'nalishini (transvers impuls) yaxshiroq hisobladi.

Qiziq, shunday emasmi?

Lekin diqqat: bu faqat soddalashtirilgan simulyatsiyada. Haqiqiy detektor ma'lumotlari murakkabroq. Zarracha izlari bir-biriga aralashadi. Hali CERNda standart bo'lishi uchun ko'p ish kerak.

Nega bu kelajak uchun muhim?

CERN AI bilan o'ynab yurgan emas. Kollayder yangilanishi oldida, ma'lumotlar soni ko'payadi. Eskirgan usullar yetmaydi.

AI bu yerda yordam beradi. Mashina o'rganishi katta ma'lumotlarni qayta ishlaydi, odam ko'rmaydigan naqshlarni topadi. Fiziklarni almashtirmaydi – ularga yaxshi qurol beradi.

CERN tadqiqot va hisoblash direktori Yoaxim Mnix aytganidek: CERN endi AIsiz ishlay olmaydi. U ma'lumot tahlilidan boshlab, ma'muriy ishlarigacha hamma joyda.

Kengroq rasm

Menga myuon izlashdan ko'ra, fundamental fizikadagi o'zgarish qiziq. AI endi shunchaki yordamchi emas – u koinot sirlarini ochishda zarur.

Agar AI mikrosekundda yo'qoladigan arvoh zarralarni kuzatsa, yana nimalarni ochadi? Fiziklar shu savol bilan uxlamaydi.

Zarracha fizikasining kelajagi individual daholikdan ko'ra, odam va aqlli mashinalar hamkorligida bo'ladi. Tabiat qonunlarini ochishda.

Bu haqiqatan ham ajoyib.

Manba: https://www.popularmechanics.com/science/a71220706/ai-muon-particles