CERN bruker kunstig intelligens for å konkludere med at balansen mellom materie og antimaterie lenge har vært forstyrret

Forskerne ved Det europeiske senter for kjernefysisk forskning (CERN) har ikke stått utenfor boomen av kunstig intelligens (AI) og har begynt å bruke den til å analysere vitenskapelige data. En av oppdagelsene som er gjort ved hjelp av denne moderne teknologien, er at mengden materie og antimaterie i universet ikke er like stor.

Siden oppdagelsen av antimaterie har forskerne trodd at universet er i likevekt, og at mengden materie og antimaterie er lik, noe som er en forutsetning for energibalansen i universet. Men det ser ut til at denne grunnleggende regelen er feil.

Forskere har kommet frem til at det under Big Bang for 13,8 milliarder år siden faktisk ble skapt like mye materie og antimaterie. Det ser imidlertid ut til at balansen mellom kreftene i naturen ikke har blitt opprettholdt i løpet av denne tiden, og at mengden materie nå er betydelig større enn mengden antimaterie.

Partikkelfysikere har forsøkt å forklare dette avviket med standardmodellen, men forklaringene har ikke gitt resultater, så studiet av denne asymmetrien fortsetter.

Hva er mesonblanding?

Ved CERNs Large Hadron Collider (LHC) har forskere observert at mesoner, subatomære partikler som består av like mange kvarker og antikvarker, faller fra hverandre til lettere partikler, blir til antimesoner og tilbake igjen i en prosess som kalles mesonblanding.

Forskerne lurte på om prosessen fra meson til antimeson skiller seg fra den omvendte prosessen. Derfor ønsket de å telle antallet partikler før de henfaller og sammenligne det med forholdet på ulike tidspunkter i blandingsprosessen.

For å oppnå dette måtte CERN-forskerne identifisere mesoner fra antimesoner ved LHC. De brukte en tilnærming som kalles flavour tagging, som ble implementert ved hjelp av en avansert AI-algoritme.

Hvorfor kunstig intelligens var nødvendig

CERN-forskerne brukte en kunstig intelligens-algoritme til å behandle en prøve som inneholdt 500 000 henfall av det vakre mesonet til et par myoner og ladede kaoner. Det vakre mesonet består av en merkelig kvark og en bunnantikvark, mens myonet er svært likt elektronet, men veier 207 ganger mer. Kaonet er også en type meson.

Algoritmen for kunstig intelligens bruker en teknikk som kalles grafnevrale nettverk. Den kan bestemme egenskapene nøyaktig ved å samle inn informasjon om partiklene som omgir det merkelige, vakre mesonet og de som dannes fra det.

Dataene om 500 000 henfall kom fra LHC Run 2, som forskerne deretter kombinerte med data fra Run 1. Hvis symmetrien mellom materie og antimaterie hadde eksistert, burde nettoresultatet av disse målingene ha vært null. Nettoresultatet var imidlertid ikke null, og det var i tråd med forutsigelsene i standardmodellen.

I tillegg var resultatene i samsvar med data fra andre CERN-eksperimenter, som ATLAS og LHCb. I pressemeldingen ble det også bemerket at resultatene var nøyaktig sammenlignbare med eksperimenter utført med LHCb, en detektor som er designet for å utføre presise målinger.

Resultatene fra disse eksperimentene var også statistisk signifikante, ettersom de oppfylte den tre-sigma-terskelen som vanligvis brukes av forskere. Pressemeldingen legger til at dette er det første beviset på CP-brudd i henfallet av et merkelig vakkert meson.