Olt bilimdonishlar LHC yordamida zeptoverso deb nomlanuvchi ultrakichik miqyosdagi belgilarni aniqladi

Biz sezib oladigan va ushlab turadigan hamma narsa, hayvonlardan tortib yulduzlarga qadar, fundamental jihatdan ikkita subatomik tarkibiy qismdan tashkil topgan: atom yadrolarini tashkil etuvchi kvarklar va yadro atrofidagi manfiy elektr zaryadli bulutlarni hosil qiluvchi elektronlar. Bundan tashqari, chiroqlar va Wi-Fi kabi texnologiyalarga muhim boʻlgan yorugʻlikning asosiy birligi boʻlgan fotonlar kabi boshqa zarralar mavjud. Neytronlar esa deyarli aniqlanishi mumkin boʻlmagan mavjudlikka ega boʻlib, inson tanasini doimiy ravishda oʻtib, hech qanday taʼsir koʻrsatmaydi.

Hozirda bu zarralar mavjud eng kichik tushunchalar, haqiqatning birinchi elementlari hisoblanadi va hozirgi bilimlar boʻyicha ularni boʻlaklarga ajratish imkonsizdir. Biroq, Koinotning ushbu qurilish bloklarining tartibi noyob xususiyatlarga ega.

Atomlarni tashkil etuvchi kvarklar ikki toifaga boʻlinadi, ular up va down deb nomlanadi. Garchi «yuqori» va «pastki» atamalari norasmiy laqablar boʻlsa-da, ular kvant kontekstida maʼno bermaydi. Jami oltita turdagi kvark mavjud: up va down, shuningdek charm va top (up dan ogʻir) hamda strange va bottom (down dan ogʻir).

Top kvarki up kvarkidan 85 ming barobar ogʻir boʻlishi bilan ajralib turadi va bu uni Standart modeldagi eng ogʻir zarra qiladi. Kvarklarning bu keng oilasi boʻlsa-da, mavjudlarning katta qismi biz atrofimizdagi moddani tashkil etuvchi up va down turlari bilan tashkil topgan.

Bu kvarklar Katta Hadron Kollayneri (LHC)da oʻtkazilgan sinovlarda kabi ekstremal sharoitlarda kuzatiladi, bu dunyodagi eng katta zarralar akseleratori. Ushbu uskunaning Frantsiya va Shveytsariya chegarasida joylashgan 27 km uzunlikdagi yer osti halqasi mavjud. Zarralar orasidagi toʻqnashuv gʻayritabiiy tushuncha, masalan, bottom kvarki natijasida yakunlanganda, u milliarddan bir qism sekund davomida saqlanib qoladi va keyin «parchalanish» deb ataladigan jarayonni boshdan kechirib, boshqa zarralarni hosil qiladi.

Kvarklar hech qachon yolgʻiz paydo boʻlmaydi; ular uchliklar (atomlarni tuzuvchi protonlar va neytronlardagi kabi) yoki juftlar holatida paydo boʻladi. Bu juftlardan biri bottom kvark va down kvarkdan tashkil topgan B0 mezoni hisoblanadi (ularning bir komponenti antimoddadan iborat boʻlishi mumkin). Odatiy holatda, bu mezon parchalanayotganda, u sezilarli ahamiyatga ega boʻlmagan oddiy zarralarga ajralib ketadi. Biroq, baʼzan u muon juftiga, yaʼni taxminan 200 marta ogʻirroq elektronlarga oʻxshash zarralarga aylanadi, bu hodisa juda kam uchraydi, har 10 milliard hodisada bitta.

Fiziklar bu gʻayritabiiy hodisani 1984 yildan beri qayd etishga harakat qilishmoqda. Birinchi tasdiqlash oʻtgan seshanba kuni (3-kun) LHCni ishga tushiradigan Yevropa laboratoriyasi CERNda taqdim etildi. Agar tasdiqlansa, bu aniqlash hozirgacha qayd etilgan eng kam uchraydigan zarra parchalanishi boʻladi.

Natija kollaynerning toʻrtta yirik detektoridan biri boʻlgan LHCb dan kelib chiqqan. Ushbu signalni aniqlash uchun Cambridge universiteti tomonidan Harry Cliff boshchiligidagi taxminan 20 tadqiqotchi jamoasi 2011 yildan 2018 yilgacha yigʻilgan maʼlumotlarni 2024 va 2025 yillardagi yangi maʼlumotlar toʻplami bilan boyitdi. Ushbu yangi maʼlumotlar toʻplami detektorni besh baravar tezroq maʼlumotlarni ushlab olishga imkon bergan yangilanishdan soʻng olingan boʻlib, milliardlab toʻqnashuvlardagi shovqinni filtrlash uchun mashinaviy oʻrganish algoritmalaridan foydalanildi.

Aniqlash statistik jihatdan 3,2 sigma ahamiyatga ega ekanligi muhim. Bu shuni anglatadiki, signal faqat tasodif, yaʼni hodisani simulyatsiya qiluvchi maʼlumotlardagi oʻzgarish boʻlish ehtimoli taxminan 1/1500 ni tashkil qiladi. Past tuyulsa-da, zarra fizikasida kashfiyot faqat 5 sigma dan boshlab mustahkamlanadi, bu esa taxminan 3,5 millionda bitta imkoniyatga teng. Shu sababli, tadqiqotchilar «kashfiyot» oʻrniga «dalil» atamasidan foydalanadilar va ish hali boshqa olimlar tomonidan koʻrib chiqilishi kutmoqda.

Hodisa kam uchragan boʻlsa-da, barcha maʼlum zarralarni tavsiflovchi nazariya boʻlgan Standart model ushbu parchalanish chastotasini aniq bashorat qiladi. Detektorlar tomonidan bashorat qilinganlardan chetga chiqish modeldagi xato borligini koʻrsatadi va yangi ilmiy sirga ishora qiladi. Bu kam ishlatiladigan yoʻlga oʻxshatiladi: agar kutilmaganda yuqori trafik hajmi qayd etilsa, bu xaritaga kiritilmagan kirishlar mavjudligini bildiradi.

Bu nomaʼlum zarralar «zeptoverso» deb nomlangan miqyosda joylashgan boʻlishi mumkin, bu zeptometr darajasidagi masofalar domenidir, bu esa bir trilliondan bir milliard metrga teng. LHC taxminan 100 zeptometr masofalarni tekshirish imkonini bersa, bunday kam uchraydigan parchalanish yanada chuqurroq tadqiqotga imkon beradi, masalan, kirish mumkin boʻlmagan xonani tinglash kabi. Bu darajalarda, qorongʻu moddaning tabiati va Koinotdagi modda va antimoddaning noaniqligi kabi fundamental fizikani tushuntiruvchi savollarga javoblar saqlanib qolishi mumkin.

Hozirda Standart model muammolarga ega emas, chunki parchalanish belgilangan tenglamalarga amal qiladi. Biroq, bu tasdiqlash ham qiymatli, chunki u yangi fizika mavjud boʻlishi mumkin boʻlgan ehtimollarni yoʻqotishga yordam beradi. LHCb 2030-yillarning boshigacha maʼlumot yigʻishda davom etadi va kelajakdagi yangilanish yigʻish tezligini oʻn baravar oshirishi mumkin. Keyinchalik, kutish LHCning merosbogʻi ustiga tushadi, u esa bir necha oʻn yillar ichida ishga tushishi kerak. Balki aynan shu zeptoverso yerda Koinot nima uchun juda cheklangan foydalanishdagi kvarklarni ishlab chiqarganligi haqidagi savolga javob yashiringan boʻlishi mumkin, bu esa fiziklar hali bilmaydigan, ammo yaqin orada oshkor boʻlishi mumkin.

Davlat xaridlaridagi shaffoflik byudjetdan sarf-xarajatlarni kamaytirishga yordam beradi. Hozirda davlat xaridlarida inson omilining ulushi kamayib bormoqda va "Elektron doʻkon"dagi takliflarning 75 foizi toʻgʻridan-toʻgʻri sunʼiy intellekt yordamida tekshirilmoqda.

Sunʼiy Intellekt (SI) akademik fanlardan isteʼmolchi mahsulotga tezkor rivojlandi. Yangi modellar doimiy paydo boʻlishi va katta hajmdagi maʼlumotlar miqdori tanqidiy isteʼmolni qiyinlashtiradi, bu esa arxitekturaning metodga asoslangan yondashuv va tanqidiy tahlilni qabul qilishini talab qiladi.

Hozirda SI fazoviy intellektni, yaʼni jismoniy fazoning xatti-harakatini tushunish qobiliyatini rivojlantirmoqda. Bu arxitektura mutaxassislarga konsepsiya bosqichida loyihalarni atrof-muhitiga nisbatan baholash imkonini beradi. Dono ishlatilganda, SI arxitektorlarni tabiatning murakkabligi bilan bogʻlay oladi va qurilish amaliyotining sifatini oshiradi, chunki biz uni yashashni oʻrganish uchun dunyoni simulyatsiya qilamiz.

Inson dizayneri sifatida vosita

Tarixan insoniyat har bir necha asrda hayot tarzi boʻyicha katta oʻzgarishlarga uchragan. Sanoat inqilobi bu chastotani bir necha avlodga kamaytirdi. SI bu oʻzgarishlar siklini hali nomaʼlum surʼatda keskin tezlashtirdi.

Jean-François Lyotardning aytganiga koʻra, texnologiya insonlar tomonidan yaratilmagan, balki aksincha. Vositalar insonlarni hech qachon boʻlganidan koʻra tezroq shakllantiradigan vaziyatda, tabiiy va sunʼiy intellektlar oʻrtasida simbiozga erishish uchun oʻz rivojlanishimizni qanday yoʻnaltirish kerakligi va SI bizni ijobiy shakllantirish uchun qanday kompetensiyalar kerakligi savoli tugʻiladi.

SI shaxsiy imkoniyatlarni kengaytirish uchun yangi imkoniyatni taqdim etadi, bu massaviy taʼlimga imkon bergan birinchi kitoblardan tortib, internet orqali cheksiz maʼlumotlarga kirishgacha, SI tomonidan taʼminlanadigan navigatsiya va yaratish qobiliyatigacha.

Tilardan dunyo modellariga

Katta til modellar (LLM) dunyo haqida matnli tavsiflar orqali oʻrganadi. Ular statistik naqshlar asosida matn ketma-ketliklarini bashorat qilish orqali ishlaydi, katta hajmdagi maʼlumotlar va oddiy ehtimollar yordamida inson nutqi va fikrlanishini taqlid qiladi.

Bunga qarama-qarshi, dunyo modellar – bu muhitning ishlashini tushunish uchun moʻljallangan tizimlar – shu jumladan uning fizik qoidalari, fazoviy dinamikasi, sabab-oqibat holatlari va funksional tuzilmalari – yangi xatti-harakatlarni bashorat qilish imkonini beradi. Fei-Fei Li hozirgi LLMlarni «qorongʻida soʻz ustasi» deb taʼriflaydi, ular u bilan jismonan muloqot qilmagan holda uch oʻlchovli dunyo haqida ravon gapiradilar va fazoviy intellekt bu sohadagi keyingi katta yutuq ekanligini himoya qilishadi.

Arxitektura uchun bu farq juda muhim. Matnga asoslangan model jismoniy va ijtimoiy haqiqat loyihaga qanday reaksiya berishini bashorat qila olmaydi, ammo fazoviy model ssenariylarni simulyatsiya qilishga imkon beradi, taklifni tortish kuchi, shamol, quyosh nurlanishi, eskirish va inson foydalanishi kabi omillarga qarshi sinovdan oʻtkazadi. Termal diffuziya, namlikni singdirish, ifloslantiruvchilarni tarqatish va odamlar oqimi kabi dinamikalar loyiha rivojlanishiga yoʻnaltiruvchi qayta aloqalarni taʼminlaydi, shunchaki ularning ustiga shakl majburlamaydi.

Simulyatsiya qarorlarni asoslashga yordam bersa-da, u yakuniy javobgar boʻlmasligi kerak. SI ni shunchaki samaradorlikni oshiruvchi vosita sifatida emas, balki masʼuliyatli tahliliy vosita sifatida ishlatadigan mezonlar va farqni anglashga ega mutaxassislar mavjudligi muhimdir. Arxitektor shakllar yaratuvchidan koʻra, bilimlarni loyihalashtiruvchi sifatida koʻriladi va murakkab va koʻpincha noaniq haqiqatdagi rivojlanishlarni oldindan aytib berish qobiliyati bilan baholanadi; inson elementi jarayonda saqlanib qoladi.

Sunʼiy Intellektning Aqlli Dunyolari uchun Mindhub

Fazoviy intellekt dizaynni kompyuter muhandisligi va materiallar fani bilan integratsiya qila oladigan gibrid kasbiy profillarni talab qiladi. Madrid Politeknika universiteti ETSAM joylashgan Mindhub for Intelligent Artificial Worlds (MIAWS) ushbu texnologik transformatsiya atrofida tuzilgan, butun AEC sektoriga qaratilgan raqamli markaz sifatida ishlaydi. Ushbu polosal original tadqiqotlarni institutlar va mutaxassislar global tarmogʻiga birlashtiradi.

Uning Foundations dasturi onlayn tarzda oʻn modulda taklif etiladi, ishtirokchini SI yordamida modellashtirish va simulyatsiyadan vizualizatsiya va maʼlumotlarni integratsiyagacha yoʻnaltiradi. Maqsad – tanqidiy farqni saqlab qolgan holda texnologik taraqqiyotni kuzatish imkonini berish, qiziqish bildirganlarni dasturni bilishga va bu oʻzgarishda ishtirok etishga taklif qilishdir.