Wetenschappers van het Europees Centrum voor Kernonderzoek (CERN) zijn niet achtergebleven bij de hausse van kunstmatige intelligentie (AI) en zijn begonnen deze te gebruiken bij het analyseren van wetenschappelijke gegevens. Een van de ontdekkingen die met behulp van deze moderne technologie is gedaan, is dat de hoeveelheid materie en antimaterie in het universum niet gelijk is.
Sinds de ontdekking van antimaterie hebben wetenschappers geloofd dat het universum in evenwicht is en dat de hoeveelheid materie en antimaterie gelijk is, wat een voorwaarde is voor de balans van energie in het universum. Maar het lijkt erop dat deze fundamentele regel niet klopt.
Wetenschappers zijn tot de conclusie gekomen dat er tijdens de oerknal 13,8 miljard jaar geleden inderdaad gelijke hoeveelheden materie en antimaterie zijn ontstaan. Het lijkt er echter op dat het evenwicht van de krachten in de natuur al die tijd niet is gehandhaafd en dat de hoeveelheid materie nu aanzienlijk groter is dan de hoeveelheid antimaterie.
Deeltjesfysici hebben geprobeerd deze discrepantie te verklaren met het Standaard Model, maar de verklaringen hebben geen resultaten opgeleverd, dus gaat de studie van deze asymmetrie door.
Wat is mesonmenging?
Bij de Large Hadron Collider (LHC) van CERN hebben wetenschappers waargenomen hoe mesonen, subatomaire deeltjes bestaande uit gelijke aantallen quarks en antiquarks, vervallen in lichtere deeltjes, veranderen in antimesonen en weer terug in een proces dat mesonmenging wordt genoemd.
De onderzoekers vroegen zich af of het proces van omzetting van mesonen in antimesonen verschilt van het omgekeerde proces. Daarom wilden ze het aantal deeltjes vóór het verval tellen en vergelijken met de verhouding op verschillende momenten tijdens het mengproces.
Om dit te bereiken moesten de CERN-wetenschappers bij de LHC nauwkeurig mesonen van antimesonen kunnen onderscheiden. Ze gebruikten een aanpak die flavour tagging wordt genoemd en die werd geïmplementeerd met behulp van een geavanceerd AI-algoritme.
Waarom kunstmatige intelligentie nodig was
De wetenschappers van CERN gebruikten een algoritme met kunstmatige intelligentie om een monster te verwerken dat 500.000 vervaldagen van het strange beautiful meson in een paar muonen en geladen kaonen bevatte. Het strange beautiful meson bestaat uit een vreemd quark en een bottom antiquark, terwijl het muon erg lijkt op het elektron maar 207 keer meer weegt. Het kaon is ook een type meson.
Het algoritme voor kunstmatige intelligentie gebruikt een techniek die een grafisch neuraal netwerk wordt genoemd. Het kan de eigenschappen nauwkeurig bepalen door informatie te verzamelen over de deeltjes die het vreemde mooie meson omringen en de deeltjes die eruit gevormd worden.
De gegevens over 500.000 vervaldagen kwamen van LHC Run 2, die de onderzoekers vervolgens combineerden met gegevens van Run 1. Als de symmetrie van materie en antimaterie bestond, zou het nettoresultaat van deze metingen nul moeten zijn. Het nettoresultaat was echter niet nul en kwam overeen met de voorspellingen van het Standaardmodel.
Bovendien waren de resultaten consistent met gegevens van andere CERN-experimenten zoals ATLAS en LHCb. In het persbericht werd ook opgemerkt dat de resultaten precies vergelijkbaar waren met experimenten met de LHCb, een detector die is ontworpen om nauwkeurige metingen uit te voeren.
De resultaten van deze experimenten waren ook statistisch significant, omdat ze voldeden aan de drempelwaarde van drie sigma die vaak door onderzoekers wordt gebruikt. Het persbericht voegt eraan toe dat dit het eerste bewijs is van CP-schending in het verval van een vreemd mooi meson.
