Yakın Doğu Üniversitesi DESAM Konferansları Kapsamında Parçacık Fiziği ve Hadron Çarpıştırıcısı ile İlgili Çalışmalar Konuşuldu…

Also available in: English, العربية

Eklenme Tarihi: 29 Şubat 2020, Cumartesi, 12:15
Son düzenleme: 29 Şubat 2020, Cumartesi, 12:15

Yakın Doğu Üniversitesi DESAM Konferansları Kapsamında Parçacık Fiziği ve Hadron Çarpıştırıcısı ile İlgili Çalışmalar Konuşuldu…

Yakın Doğu Üniversitesi Deneysel Sağlık Bilimleri Araştırma Merkezi periyodik konferanslar kapsamında, parçacık fiziğindeki araştırma faaliyetleri ağırlıklı olarak hafif kuark spektroskopisi ile ilgili çalışmalar yürüten Prof. Dr. İsmail Uman ile Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi öğretim üyesi Dr. Sercan Şen birer sunum yaptı.

Yakın Doğu Üniversitesi Basın ve Halkla İlişkiler Müdürlüğü’nden verilen bilgiye göre, Yakın Doğu Üniversitesi Hastanesi 101 no’lu salonda gerçekleştirilen konferansta, Prof. Dr. İsmail Uman “Hadron Spectroskopisi: Son Teknolojik Gelişme ve Gelecekteki Güçlükler” isimli sunumu, Dr. Sercan Şen ise “CERN Açık Verilerini Kullanarak Makine Öğrenimi Uygulamaları” isimli sunumu gerçekleştirdi.

1996’dan beri parçacık fiziğindeki araştırma faaliyetleri ağırlıklı olarak hafif kuark spektroskopisi ile ilgilenen Prof. Dr. İsmail Uman, Hadron Spectroskopisi’nin; hafif u, d ve s tipi kuarklardan oluşan rezonanslarla ile ilgili olduğunu ve Crystal Barrel (CERN), E835 Fermilab, COMPASS (CERN) ve yakınlarda Pekin, Çin’deki BESIII’de toplanan yüksek enerjili fizik verilerinin analizi ile gerçekleştirildiğini anlattı.

Prof. Dr. Uman şunları dile getirdi: “Parçacık Fiziği Standart Modeli, nükleer maddenin kuarklar ve leptonlardan oluştuğunu öngörür ve gluonlar, fotonlar ile W ve Z bozonlar sırasıyla güçlü, elektromanyetik ve zayıf etkileşime aracılık eden temel parçacıklardır. Kuantum Kromo-Dinamiği (Quantum Chromo Dynamics) teorisine göre, hadronlar iki ailede gruplandırılır: kuark ve anti-kuark çiftlerden oluşan mezonlar (örnek: pionlar ve kaonlar) ve üç kuarkdan oluşan baryonlar (örnek: protonlar ve nötrönlar). Bununla birlikte, diğer fotonlarla etkileşime girmeyen fotonlardan farklı olarak, gluonlar kendi aralarında da etkileşime girebilir, böylece nükleer madde gluonlardanda oluşturabilir ve glueball (birbirine bağlı iki veya üç gluonlardan oluşan parçacıklar) ve hibritler (birbirine bağlı kuark ve gluonlardan oluşan parçacıklar) var olabilir. Ayrıca, basit kuark modelin ötesinde başka dört kuarklı (tetraquark) veya beş kuarklı (pentaquark) bağlı durumlarda da bulunabilir.”

Prof. Dr. İsmail Uman, bu yeni nükleer madde biçimlerini gözlemlemek ve özelliklerini belirlemek amacıyla yaptığı çalışmaları paylaştığı sunumu sırasında, hadron spectroskopisindeki teknolojik gelişmeler ve gelecekteki güçlüklere de değindi.

LCH Deneyi ile CERN Makine Uygulamalarında Kullanılacak Veri Analizleri Anlatıldı…
Dr. Sercan Şen ise Büyük Hadron Çarpıştırıcısı (LHC) deneyinde yapılan çalışmalar hakkında bilgi verdiği sunumunda, CERN’deki LHC deneyleri ve deneylerdeki veri toplama sistemleri, CERN Açık Veri Portalında yer alan veri kümeleri ve verilerin analizlerinde kullanılabilecek açık kaynak kodlu uygulamaları tanıttı.

Dr. Şen, makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka kavramları, yüksek enerji parçacık fiziğinde veri analizlerindeki temel güçlüklerden söz ettiği sunumunda, makine öğreniminin bu güçlüklerin aşılmasında nasıl kullanılabileceğine değinerek, CERN açık veri portalında yer alan ve makine öğrenimi uygulamalarında kullanılabilecek veri kümeleri ile bu verilerin analizlerinde izlenecek adımları aktardı.

Avrupa Nükleer Araştırma Merkezi CERN’in hızlandırıcı kompleksinin bir parçası olan ve 2008 yılında ilk kez çalıştırılan LHC’nin dünyanın en büyük ve en güçlü parçacık hızlandırıcısı olduğundan söz eden Dr. Şen, şunları kaydetti: “LHC halk asındaki iki ayrı vakum tüpü içinde ters yönlerde ışık hızına yakın değerlere kadar hızlandırılan proton demetleri, LHC halkası üzerinde belirlenmiş dört çarpışma noktasında her 25 ns’debir (saniyede 40 milyonkez) çarpıştırılmaktadır. Her bir çarpışma noktasında, çarpışmalar sonucunda açığa çıkan parçacıkların bilgisini toplayan parçacık dedektörleri (ATLAS, CMS, ALICE ve LHCb) bulunmaktadır. Bu dedektörler, genellikle demet çarpışma noktasının etrafını, oluşacak parçacıkların birçoğunu yakalayabilecek şekilde çevrelemektedir ve oluşan farklı parçacıkların izini belirlemek, taşıdıkları enerjileri ölçmek gibi özel fonksiyonları olan bölümlerden oluşmaktadır. 2014 yılında CERN, LHC deneylerinde toplanan proton-proton çarpışma verilerinin bir kısmını, araştırma ve eğitim amaçlı olarak daha geniş kitleler tarafından kullanılabilmesi amacıyla, CERN Açık Veri Portalı (CERN Open Data Portal) üzerinden paylaşıma açtı. Açık veri portalına aktarılan ilk üst-düzey analiz edilebilir veriler, 2010 yılında CMS deneyinde toplanan proton-proton çarpışmalarına ait verilerdir. Açık veri portalı, bir veri paylaşım platform olmasının ötesinde, verileri okuyabilmek ve analiz edebilmek için gerekli olabilecek tüm açık kaynak kodlu yazılımları ve kullanıcılarını yönlendirecek belgeleri de içeren bir platformdur. 2014 yılından bu yana her yıl içeriği genişletilen CERN açık veri portalının 2019 yılında yayımlanan en güncel sürümü, LHC verilerinin analizlerinde karşılaşılan güçlüklerin makine öğrenimi ile aşılabilmesine yönelik birçok yeni uygulama ve veri kümeleri içermektedir. Makine öğrenimi, sistemlere açıkça programlanmadan, otomatik olarak öğrenme ve geliştirme yeteneği sağlayan yapay zeka uygulamasıdır. CERN açık veri platformunun son sürümünde makine öğrenimi uygulamalarında kullanabilecek veri kümeleri: Higgs bozonunun bozunumda iki b-kuark içeren olayların analizi için simülasyon verileri, top-kuark içeren olaylar için simülasyon verileri ve gelecekte yüksek ışınlılıkta gerçekleştirilecek LHC çarpışmalarında dedektörlerde parçacık izlerinin belirlenmesine yönelik çalışmalarda kullanılabilecek veriler yer almaktadır. Bu veriler ROOT veri analiz program kullanılarak analiz edilebilmektedir.”