Квантовые спирали: программируемая платформа открывает новые способы изучения электронов в хиральных системах
Расшифровка физики высоких энергий с помощью ИИ и машинного обучения
Новая платформа для проектирования хиральных путей электронов открывает новые горизонты в понимании квантового феномена, обнаруженного химиками, и демонстрирует, как вторая квантовая революция способствует междисциплинарному сотрудничеству, объединяющему физику, химию и биологию для решения фундаментальных вопросов.
В конце 1990-х годов Рон Нааман из Института Вейцмана и Дэвид Вальдек из Университета Питтсбурга исследовали, как электроны рассеиваются от хиральных молекул. Предыдущие эксперименты в газовой фазе показали крошечные асимметрии — менее 0,01% — когда спин-поляризованные электроны сталкивались с лево- или правосторонними молекулами. Эффект был настолько мал, что многие считали его незначительным.
Однако в 1999 году исследователи попробовали нечто иное. Вместо изолированных молекул в газовой фазе они создали организованные плёнки хиральных молекул и измерили, как фотоэлектроны рассеиваются при прохождении через них.
Результаты были поразительными: асимметрия подскочила до 10–20%, что более чем в тысячу раз превысило ожидания. Электроны с разной ориентацией спина демонстрировали резко отличающиеся вероятности прохождения через хиральные плёнки.
Это открытие положило начало области исследований, которая продолжает озадачивать учёных более двух десятилетий спустя. Эффект хиральной индуцированной спиновой селективности (CISS) проявляется в биологии, от разделения зарядов при фотосинтезе до цепей переноса электронов, обеспечивающих клеточное дыхание. Однако, несмотря на обширные экспериментальные и теоретические работы, механизм остаётся плохо изученным.
Теперь команда под руководством Джереми Леви в Университете Питтсбурга разработала то, что представляет собой программируемую платформу для квантовой хиральности, которая может предоставить новые подходы к изучению взаимодействующих электронов в хиральных системах. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
Использование ИИ и машинного обучения для изучения физики высоких энергий
В мире физики элементарных частиц, где учёные разгадывают тайны Вселенной, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) создают новые возможности для понимания фундаментальных частиц. Центральное место в этом исследовании занимают функции распределения партонов (PDFs).
PDFs — это математические модели, которые помогают учёным понять внутреннее устройство протонов, частиц, находящихся в ядре атома. Протоны состоят из ещё более мелких частиц, называемых кварками и глюонами, вместе известными как партоны. PDFs описывают, как эти партоны распределены внутри протона, по сути, предоставляя карту того, где эти крошечные частицы, скорее всего, будут найдены и сколько импульса они несут.
Эта информация помогает учёным предсказывать результаты экспериментов по физике высоких энергий, таких как эксперименты, проводимые на Большом адронном коллайдере, где протоны сталкиваются друг с другом для изучения фундаментальных сил и частиц.
Моделирование этих функций сложно из-за их сложности и ограниченной доступности экспериментальных данных. Однако ИИ и МО предлагают новые способы анализа и понимания этих сложных функций путём обработки больших наборов данных, собранных на ускорителях частиц.
В Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) теоретические физики Тим Хоббс и Брэндон Кристен являются пионерами в использовании ИИ/МО для решения задач моделирования PDFs, улучшая как точность PDFs, полученных из данных, так и интерпретируемость используемых для этого моделей МО.
Недавно Хоббс и Кристен опубликовали исследование, в котором представили фреймворк «PDFdecoder». Он использует модели кодировщик-декодер, которые упрощают сложные данные в более управляемую форму, а затем реконструируют исходные данные из этой упрощённой версии.
Этот подход повышает точность предсказаний в физике элементарных частиц, обеспечивая соответствие реконструированных PDFs реальным данным. Он может сделать модели PDF более точными, особенно в расчётах на решётке — вычислительном методе, который углубляется в сложности квантовой хромодинамики, теории, описывающей сильное взаимодействие, связывающее кварки и глюоны.
Вместе эти фреймворки представляют значительный шаг вперёд в применении ИИ/МО в теории частиц. Хоббс и Кристен оптимистично смотрят на преобразующий потенциал ИИ/МО в теоретической физике. Они планируют расширить свои фреймворки, чтобы охватить более широкий спектр взаимодействий частиц и изучить базовые модели, чтобы полностью отразить сложность физики элементарных частиц.