Die Wissenschaftler des Europäischen Zentrums für Kernforschung (CERN) haben sich dem Boom der künstlichen Intelligenz (KI) nicht entziehen können und haben damit begonnen, sie bei der Analyse wissenschaftlicher Daten einzusetzen. Eine der Entdeckungen, die mit dieser modernen Technologie gemacht wurden, ist, dass die Menge an Materie und Antimaterie im Universum nicht gleich groß ist.
Seit der Entdeckung der Antimaterie haben die Wissenschaftler geglaubt, dass sich das Universum im Gleichgewicht befindet und dass die Menge an Materie und Antimaterie gleich ist, was eine Voraussetzung für das Energiegleichgewicht im Universum ist. Aber es scheint, dass diese grundlegende Regel falsch ist.
Wissenschaftler sind zu dem Schluss gekommen, dass beim Urknall vor 13,8 Milliarden Jahren tatsächlich gleiche Mengen an Materie und Antimaterie entstanden sind. Es scheint jedoch, dass das Gleichgewicht der Kräfte in der Natur in all dieser Zeit nicht aufrechterhalten wurde und die Menge an Materie nun die Menge an Antimaterie deutlich überwiegt.
Teilchenphysiker haben versucht, diese Diskrepanz mit dem Standardmodell zu erklären, aber die Erklärungen haben keine Ergebnisse gebracht, so dass die Untersuchung dieser Asymmetrie weitergeht.
Was ist Mesonenmischung?
Am Large Hadron Collider (LHC) des CERN haben Wissenschaftler beobachtet, wie Mesonen, subatomare Teilchen, die aus einer gleichen Anzahl von Quarks und Antiquarks bestehen, in leichtere Teilchen zerfallen, sich in Antimesonen verwandeln und wieder zurück.
Die Forscher fragten sich, ob sich der Prozess der Umwandlung von Mesonen in Antimesonen von dem umgekehrten Prozess unterscheidet. Deshalb wollten sie die Anzahl der Teilchen vor dem Zerfall zählen und sie mit dem Verhältnis zu verschiedenen Zeitpunkten während des Mischungsprozesses vergleichen.
Um dies zu erreichen, mussten die CERN-Wissenschaftler Mesonen und Antimesonen am LHC genau unterscheiden können. Sie verwendeten einen Ansatz namens Flavour Tagging, der mit Hilfe eines fortschrittlichen KI-Algorithmus umgesetzt wurde.
Warum künstliche Intelligenz benötigt wurde
Die CERN-Wissenschaftler verwendeten einen Algorithmus der künstlichen Intelligenz, um eine Probe zu verarbeiten, die 500 000 Zerfälle des seltsamen schönen Mesons in ein Paar von Myonen und geladenen Kaonen enthielt. Das Strange Beautiful Meson besteht aus einem Strange-Quark und einem Bottom-Antiquark, während das Myon dem Elektron sehr ähnlich ist, aber 207 Mal mehr wiegt. Das Kaon ist ebenfalls eine Art von Meson.
Der Algorithmus der künstlichen Intelligenz verwendet eine Technik, die als graphisches neuronales Netz bezeichnet wird. Er kann die Eigenschaften genau bestimmen, indem er Informationen über die Teilchen sammelt, die das seltsame schöne Meson umgeben, sowie über die Teilchen, die sich aus ihm bilden.
Die Daten von 500.000 Zerfällen stammen aus dem LHC-Lauf 2, die die Forscher dann mit den Daten aus dem Lauf 1 kombinierten. Wenn es eine Symmetrie von Materie und Antimaterie gäbe, hätte das Nettoergebnis dieser Messungen gleich Null sein müssen. Das Nettoergebnis war jedoch nicht gleich Null und entsprach den Vorhersagen des Standardmodells.
Darüber hinaus stimmten die Ergebnisse mit den Daten anderer CERN-Experimente wie ATLAS und LHCb überein. In der Pressemitteilung wird auch darauf hingewiesen, dass die Ergebnisse genau vergleichbar sind mit Experimenten, die mit dem LHCb durchgeführt wurden, einem Detektor, der für präzise Messungen ausgelegt ist.
Die Ergebnisse dieser Experimente waren auch statistisch signifikant, da sie die von Forschern üblicherweise verwendete Drei-Sigma-Schwelle erreichten. Die Pressemitteilung fügt hinzu, dass dies der erste Nachweis einer CP-Verletzung beim Zerfall eines seltsamen schönen Mesons ist.
