AI重建粒子轨迹，发现新物理学

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AI重建粒子轨迹，发现新物理学

 

重点标签 人工智能、核物理、粒子轨迹、深度学习、MUonE实验

文章摘要

步骤2：撰写摘要总结

在核物理领域，由于大型强子对撞机产生的数据量巨大，传统的数据记录方式并不可行。科学家们需要在极短的时间内评估碰撞事件是否值得保存以供进一步分析。为了解决这一问题，波兰科学院核物理研究所 (IFJ PAN) 的研究人员提出了一种基于人工智能的方法来重建粒子轨迹。

研究人员设计了一个深度神经网络，该网络包含20个输入神经元、4个各1000个神经元的隐藏层和8个输出神经元。通过模拟粒子碰撞和人工生成的噪声进行训练，该网络能够准确重建粒子轨迹。这一成果对于检测技术的发展具有重要意义。

此外，这一基于机器学习的技术已经在MUonE（MUon ON Electron 弹性散射）实验中得到应用和测试。MUonE实验旨在寻找μ子反常磁矩领域的新物理，通过研究μ子在低原子序数原子上的散射，以更精确地确定强子校正，从而增加对μ子反常磁矩理论值和测量值之间差异的信心。

MUonE实验预计将于2027年在欧洲CERN核设施开始，届时克拉科夫物理学家将有机会验证他们创造的人工智能在重建粒子轨迹方面的有效性。如果成功，这可能标志着粒子检测技术新时代的开始。

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原文作者: 机器之心