AI Zoekt de Volgende Grens in de Fysica te midden van een 'crisis' van Ontdekkingen

Nederland - Ekhbary Nieuwsagentschap

AI Zoekt de Volgende Grens in de Fysica te midden van een 'crisis' van Ontdekkingen

Het veld van de deeltjesfysica, gewijd aan het begrijpen van de fundamentele krachten en bestanddelen van het universum, staat voor een diepe uitdaging. Na decennia van revolutionaire ontdekkingen die culmineerden in de ontwikkeling van het Standaardmodel van de deeltjesfysica, voelen veel wetenschappers dat ze een plateau naderen. De fundamentele bouwstenen van materie zoals beschreven door het model zijn grotendeels geïdentificeerd en gekarakteriseerd, waardoor de ontdekking van volledig nieuwe deeltjes of fenomenen steeds moeilijker wordt. Deze situatie, die door onderzoekers vaak als een 'crisis' wordt bestempeld, stimuleert de exploratie van nieuwe instrumenten en technieken, waarbij Kunstmatige Intelligentie (AI) naar voren komt als een bijzonder veelbelovende weg.

Historisch gezien was vooruitgang in de deeltjesfysica onlosmakelijk verbonden met de uitvinding en verfijning van geavanceerde observatie-instrumenten. Van de vroege nevelkamers die door pioniers als Carl D. Anderson in de jaren 1930 werden gebruikt om antimaterie (het positron) en andere fundamentele deeltjes zoals het muon te ontdekken, tot de kolossale versnellers zoals de Large Hadron Collider (LHC) bij CERN, was het vermogen om het subatomaire domein te onderzoeken van het grootste belang. De LHC, 's werelds grootste en krachtigste deeltjesversneller, ontdekte in 2012 het Higgs-boson, een ontdekking die het Standaardmodel verstevigde. De derde operationele cyclus van de collider, die in 2022 begon, heeft echter nog geen definitief bewijs geleverd van nieuwe fysica die verder gaat dan de voorspellingen van het model.

De huidige 'crisis' betekent geen einde aan onderzoek, maar eerder een vertraging in het tempo van baanbrekende ontdekkingen. De 'laaghangende vruchten' in de deeltjesfysica zijn grotendeels geplukt. Hoewel het Standaardmodel, decennialang verfijnd sinds de jaren 1970, de bekende elementaire deeltjes met opmerkelijke nauwkeurigheid beschrijft, is het bekend dat het onvolledig is. Het faalt in het verklaren van cruciale fenomenen zoals donkere materie en donkere energie, integreert de zwaartekracht niet volledig met de andere fundamentele krachten, en verklaart niet de uiteenlopende massa's van elementaire deeltjes. Deze tekortkomingen suggereren sterk het bestaan van nieuwe fysica, maar het lokaliseren van de signatuur ervan is een enorme taak geworden.

Dit is waar AI in beeld komt. Het enorme volume en de complexiteit van de gegevens die door moderne experimenten, met name in faciliteiten zoals de LHC, worden gegenereerd, overspoelen de analytische capaciteiten van de mens. Machine learning, een subset van AI, omvat het trainen van complexe statistische modellen om subtiele of zeldzame patronen binnen deze gegevens te identificeren. Deze patronen kunnen indicatoren zijn van nieuwe deeltjes, onverwachte fenomenen of afwijkingen van de voorspellingen van het Standaardmodel. Algoritmen voor machine learning kunnen miljoenen gebeurtenissen in seconden doorzoeken en anomalieën markeren die mogelijk aan menselijke observatie of conventionele analysemethoden ontsnappen.

Onderzoekers integreren machine learning al in verschillende aspecten van deeltjesfysica-experimenten. Het wordt gebruikt bij het filteren van relevante 'signaal'-gebeurtenissen uit de overweldigende achtergrond-'ruis', bij het bouwen van nauwkeurigere voorspellende modellen van experimentele resultaten, bij het classificeren van deeltjes op basis van hun trajecten binnen detectoren, en zelfs bij het helpen van het ontwerp van toekomstige versnellers en detectoren. Het vermogen om complexe datapPatronen te herkennen stelt wetenschappers in staat te zoeken naar zwakke signalen die nieuwe fysica zouden kunnen aankondigen, zoals de supersymmetrische deeltjes voorspeld door sommige theorieën.

De afhankelijkheid van AI is echter niet zonder eigen uitdagingen. Deze modellen vereisen nauwgezette training, vaak met grote hoeveelheden 'gelabelde' gegevens afkomstig van simulaties of eerdere experimenten. Er is ook een risico op bias, waarbij algoritmen onbedoeld patronen kunnen leren zoeken op basis van bestaande aannames, wat ertoe kan leiden dat ze werkelijk nieuwe ontdekkingen over het hoofd zien. Bovendien blijft het nauwkeurig begrijpen 'waarom' een machine learning-model een bepaalde beslissing neemt – het 'black box'-probleem – een actief onderzoeksgebied, cruciaal voor wetenschappelijke transparantie en interpreteerbaarheid.

Ondanks deze hindernissen overheerst het optimisme. Veel fysici zien AI niet alleen als een analytisch hulpmiddel, maar als een potentiële partner in ontdekking. Door een diepere en snellere verkenning van experimentele gegevens mogelijk te maken, kan AI de zoektocht naar het 'volgende grote ding' in de fysica versnellen – of het nu een nieuw deeltje, een onontdekte kracht, of een fundamenteel begrip van de aard van donkere materie of de oorsprong van het universum is. De zoektocht om de kosmos te begrijpen gaat door, en AI lijkt voorbestemd om een steeds belangrijkere rol te spelen in deze wetenschappelijke onderneming.

Ekhbary Nieuwsagentschap