Bilim adamları sosyal ağlardan ilham alıp yeni fizik bulabilir mi?
İki proton çarpıştığında, piroteknik parçacık jetleri serbest bırakacaklar.Bu parçacık jetlerinin ayrıntıları, bilim insanlarına fiziğin doğası ve evreni kontrol eden temel kuvvetler hakkında bir şeyler söyleyebilir. Büyük Hadron Çarpıştırıcısı gibi büyük parçacık hızlandırıcılar, proton ışınlarını ışık hızına yakın hızlarda çarpıştırarak dakikada milyarlarca çarpışma meydana getirir. Daha sonra, bu çarpışmaların ölçülmesiyle bilim adamları, fizikte kabul edilen standart modeli aşan bazı garip ve öngörülemeyen davranışları keşfetmeyi umuyorlar.
Şimdi, Massachusetts Institute of Technology'deki fizikçiler, çarpışma olaylarının çiftleri arasındaki benzerlik derecesini belirleyen bir teknik aracılığıyla, alışılmadık ve muhtemelen yeni fiziği otomatik olarak araştırmanın bir yolunu buldular. Bu şekilde, proton ışını çarpışmalarında yüz binlerce çarpışma arasındaki ilişki tahmin edilebilir ve benzerlik derecesine göre olayların geometrik bir haritası oluşturulabilir.
Araştırmacılar, yeni teknolojinin sosyal ağlara benzer şekilde çok sayıda parçacık çarpışmasını birbirine bağlayan ilk teknoloji olduğunu söyledi. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde (MIT) fizik profesörü olan Jesse Thaler şunları söyledi: Sosyal ağ haritaları, insanlar arasındaki bağlantı derecesine dayanmaktadır.
Örneğin, bir arkadaştan diğerine gitmeden önce kaç tane komşuya ihtiyacınız var burada aynıdır. Bu tür bir sosyal parçacık çarpışması ağı, araştırmacılara, protonlar çarpıştığında meydana gelen olayların daha yakından bağlantılı ve bu nedenle daha tipik olduğunu hissettirebilir. Potansiyel yeni fiziği daha fazla incelemek için çarpışma ağının çevresindeki farklı olayları hızlı bir şekilde keşfetmek de mümkündür. Ortak çalışanlar, lisansüstü öğrenciler Patrick Komiske ve Eric Metodiev, bu araştırmayı Massachusetts Institute of Technology Center for Theoretical Physics ve MIT Nuclear Science Laboratory'de gerçekleştirdiler ve araştırmaları Physical Review Letters dergisinde yayınlandı.
Verilerin bilinmeyen görünümü
Araştırma ekibi, belli bir dereceye kadar, Büyük Hadron Çarpıştırıcısı ve diğer parçacık çarpıştırıcılarından halka açık verileri analiz etmek için teknikler geliştirmeye odaklandı ve başkalarının ilk başta fark etmemiş olabileceği bazı ilginç fiziksel olayları ortaya çıkarmayı umdu. Herkese açık bu verilere erişmek harika, ancak bu kadar çok veriden neler olduğunu filtrelemek göz korkutucu bir şey. Fizikçiler, teoriye dayalı ilginç çarpışmaları tahmin ettiğine inandıkları belirli modları veya enerjileri bulmak için genellikle çarpıştırıcı verilerini kullanır.Bu Higgs bozonunun keşfi ile olan durumdur.
Higgs bozonu, Standart Model tarafından tahmin edilen zor bir temel parçacıktır. Parçacığın doğası teorik olarak ayrıntılı olarak açıklandı, ancak 2012 yılına kadar gözlemlenmedi. O zamanlar, fizikçiler kabaca ne arayacaklarını biliyorlardı ve trilyonlarca proton çarpışmasında gizlenmiş Higgs bozonu özelliğini keşfettiler. Peki ya parçacıkların davranışı, fizikçilerin teorik tahminlerinin olmadığı Standart Modelin tahminlerini aşarsa?
Thaler, Komiske ve Metodiev, önceden ne arayacaklarını bilmek zorunda kalmadan çarpıştırıcı verilerini filtrelemek için yeni bir yol buldular. Bir seferde sadece bir çatışan olayı ele almak yerine, birden fazla olayı karşılaştırmanın yollarını arıyorsunuz. Buradaki fikir, belki de hangi olayların daha tipik ve hangilerinin daha az tipik olduğunu belirleyerek, potansiyel olarak ilginç ve beklenmedik davranışlara sahip aykırı değerleri seçebileceğinizdir. Araştırmanın yapmaya çalıştığı şey, yeni olduğunu veya olmadığını düşündüğümüz şey hakkında agnostik olmak ve verilerin kendi adına konuşmasını istemektir.
hareket
Parçacık çarpıştırıcısının verileri milyarlarca proton çarpışmasıyla doludur ve her proton çarpışması bir parçacık huzmesi içerir. Araştırma ekibi, bu spreylerin esasen nokta bulutları olduğunu fark etti - bilgisayar görüntüsündeki sahneleri ve nesneleri temsil eden nokta bulutlarına benzer bir nokta koleksiyonu. Bu alandaki araştırmacılar, robotların çevredeki nesneleri ve engelleri doğru bir şekilde tanımlamasına izin vermek gibi nokta bulutlarını karşılaştırmak için bir dizi teknik geliştirdiler. Metodiev ve Komiske, parçacık çarpıştırıcı verilerindeki eşleştirilmiş çarpışmalar arasındaki nokta bulutlarını karşılaştırmak için benzer teknikler kullanır. Özellikle, bir nokta bulutunu diğerine dönüştürmek için gereken optimum enerjiyi veya "işi" hesaplamak için mevcut bir algoritma kullanılır.
Algoritmanın anahtarı soyut bir kavrama, yani "dünyanın hareketinin uzaklığına" dayanır. Enerjinin birikmesini toprak olarak düşünebilirsiniz. Dünyanın hamalısınız. Toprağı bir yerden diğerine taşımalısınız.Bir konfigürasyondan diğerine harcanan enerji hesaplanan mesafedir. Diğer bir deyişle, bir nokta bulutunu başka bir nokta bulutuna dönüştürmek için ne kadar çok enerji gerekir, aralarındaki benzerlik o kadar büyük olur. Bu fikri parçacık çarpıştırıcı verilerine uygulayan araştırma ekibi, belirli bir nokta bulutunu diğerine dönüştürmek için gereken optimum enerjiyi hesaplayabildi. Her bir çift için, hesaplanan "mesafeye" veya ikisi arasındaki benzerlik derecesine göre bir sayı atayın.
Ardından, her nokta bulutunu bir nokta olarak değerlendirin ve bu noktaları bir tür sosyal ağda düzenleyin. Ekip, Büyük Hadron Çarpıştırıcısı tarafından sağlanan halka açık verileri kullandı ve teknolojiyi 100.000 çarpışma içeren bir sosyal ağ oluşturmak için kullandı. Araştırmacılar, çarpışma veri setlerini ağlar olarak ele alarak, bilim adamlarının belirli bir ağın ucunda meydana gelebilecek ilginç olayları hızla işaretleyebileceklerini umuyorlar. Araştırmacılar, Instagram'da, Büyük Hadron Çarpıştırıcısı tarafından belirli bir günde kaydedilen en çılgın olayları veya nokta bulutlarını kaydeden bir sayfaya sahip olmayı umuyorlar. Bu teknik, görüntüyü belirlemenin ideal bir yoludur, çünkü yalnızca diğer şeylerden en uzak olanı bulacaksınız.
Tipik çarpıştırıcıların halka açık veri setleri genellikle parçacık hızlandırıcıda herhangi bir anda milyarlarca çarpışmanın ilkel kaosundan önceden seçilmiş milyonlarca olayı içerir. Araştırma ekibi, potansiyel olarak tüm parçacık çarpışması veri setindeki "şekli" veya genel ilişkileri görselleştirerek daha büyük ağlar kurmak için teknolojinin nasıl genişletileceğini araştırıyor. Yakın gelecekte, araştırmacılar bu teknolojiyi, fizikçilerin şu anda en iyi kuarkların 1995'teki ilk keşfi gibi dönüm noktası keşiflerini içerdiğini bildiği tarihsel verilerle test etmeyi düşünüyorlar. Ne aradığınızı bilmenizi gerektirmeyen bu yeni fizik tekniğini kullanmak çok heyecan verici olacak ve daha egzotik parçacıkları keşfetmek için bunu mevcut veri setine uygulamak için bize güven verecektir.
