利用机器学习预测重核的存在！

　　博科园：本文为物理学类
　　美国密歇根州立大学(MSU)统计与概率系(STT)与稀有同位素束研究中心(FRIB)合作，通过对核模型进行统计分析，估算了核存在的边界，并评估了当前和未来FRIB实验的影响。可见宇宙的99.9%以上是由286种稳定同位素构成。然而，核力使许多不稳定的放射性同位素得以存在。这种不稳定性通常来自于，当给定的原子核中中子比质子多的时候，保持凝聚力是多么困难。我们可能永远也无法观测到这些不稳定的同位素，但这些居住在核边缘地带的短命生命却至关重要：它们控制着恒星的活动，而这些活动创造了我们周围的一切，以及我们身体的构成。一年多前，佛罗里达州立大学的FRIB和STT在核物理和统计科学之间建立了一种新的合作。
　　博科园-科学科普：这次合作是由统计学家利奥·纽夫考特博士领导，目的是让核物理学和统计学合作建立预测模型，以回答有关稀有同位素的基本问题。根据发现的磷、硫、氯、氩、钾、钪、钙等8种稀有元素的新同位素(这些元素中发现的最重同位素)，FRIB/STT团队对钙区域的核存在边界进行了全面不确定性量化估算，评估了实验发现对核结构研究的影响，这项研究发表在《物理评论快报》上。该小组使用了一种叫做贝叶斯机器学习的统计框架，其中统计模型参数和预测以后验概率的形式获得。本质上，这个框架允许使用新的数据(证据)来估计某些相关结果的可能性。
　　已知质量的原子核位于黄线左侧，红线左边是实验观察到的原子核。该团队计算的存在极限(概率大于50%)用蓝线表示。越过这条线，中子就不能再与原子核结合了。由于成对中子比未成对的中子产生更稳定同位素，滴漏线垂直地沿着偶核质量和奇核质量蜿蜒而行。图片：Michigan State University
　　使用的方法在《物理评论c》(Physical Review c)的一篇联合论文中得到了解释。在对几个核模型进行了单独分析之后，他们的预测被结合在一起，使用基于每个模型解释最新发现的能力贝叶斯权值(Bayesian weights)。利用最新质量数据和氯、氩、硫存在的证据，以及目前已知的现有原子核，研究人员利用核理论模型的贝叶斯方法来预测新的重原子核可能是什么，以及它们存在的可能性有多大。这种分析是一种有时被称为监督机器学习的形式。该算法首先给出了实验发现核的核模型和核信息。它探索了无数的可能性，然后集中在最相关的考虑到当前实验数据。
　　该方法允许研究人员精确可靠地量化他们的预测不确定性。在这个问题上，估计更重的钙同位素，最高可达钙70，可能存在(见图)。根据这些结果，钙68存在的可能性为76%。随着科学家们在同一区发现新的同位素，这一估计可能会发生变化，研究小组将利用这些同位素更新其预测。在未来，FRIB将允许科学家潜在地制造钙-68甚至钙-70。这个团队正在研究贝叶斯机器学习在核物理中的其他几个应用，包括校准FRIB加速器中粒子束的一个项目。该方法有望直接应用于需要基于模型推断的量化数据的领域，如核天体物理学。
　　博科园-科学科普｜研究/来自: 密歇根州立大学
　　参考期刊文献:《物理评论快报》
　　DOI: 10.1103/PhysRevLett.122.062502
　　DOI: 10.1103/PhysRevC.98.034318
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