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CERNの物理学者はAIを使用して「神の粒子」を理解しています

キーテイクアウト 欧州原子力研究機関（CERN）の物理学者は、AIを使用して亜原子粒子の証拠を検索します。 CERNの研究者は、機械学習の進歩がHiggs Bosonについてさらに学ぶのに役立つことを望んでいます。 このプロジェクトの主な目標は、2つのヒッグスボソンの結合強度を測定することです。 しかし、CERN大型ハドロンコライダー（LHC）での実験は、2012年にヒッグスボソンの存在の証拠を最終的に提供しましたが、その秘密を解き放つタスクは未完成のままです。 ヒッグスボソンとは何ですか？ 非常に重要なのは、ヒッグスボソンが標準モデルに向かっているため、欧州原子力研究機関（CERN）が数十年と数十億ドルをその存在を証明し、フレームワークの理論的仮定を検証しようとして何十億ドルも費やしました。 標準モデルの基本的な予測を検証した後、CERNの研究者は他の質問に注意を向けています。しかし、ヒッグスのボソンは、観察するのが困難に困難な重要なパズルピースのままです。 AIが物理学者が新しい粒子を狩るのをどのように助けるか 分析をスピードアップするために、物理学者はLHC実験で発生する数十億の衝突からデータを機械学習アルゴリズムに供給します。これらのモデルは、異常なパターンを特定するように訓練されています。 Higgsのセルフカップリングの検索 このような観察は、ヒッグスの自己カップリングとして知られる現象、つまりヒッグスボソンの相互作用自体との物理学者の理解に重要です。 標準モデルは、Higgsセルフカップリングの特定の「結合強度」を予測するため、この予測からの逸脱は標準モデルを超えた新しい物理学を示します。 次に、現象の正確な測定は、超対称性、余分な寸法、複合Higgsモデルなどの競合する理論の証明または反証に役立つ可能性があります。 しかし、問題は、陽子の衝突があるということです 1000回 2つのHiggsボソンを1つよりも生成する可能性は低くなります。 この課題を克服するために、科学者は衝突データをふるいにかけるためのより強力なAIツールに取り組んでいます。 最近 インタビュー CERNの次の局長であるマーク・トムソンのガーディアンとともに、これらの新しい機械学習技術は、LHCデータの分析において「非常に大きな改善」につながっていると言いました。 この記事は役に立ちましたか？ はい いいえ 間違った情報無関係紛らわしい長すぎる #CERNの物理学者はAIを使用して神の粒子を理解しています