物理学家用AI改写教科书！质子中发现新的夸克，可能性高达99.7%(2)

影响后续的对撞实验

在进行对撞实验时，经常会与质子打交道，而这个对于质子内部结构的研究，很有可能会影响到后续的相关实验。 或许以后在做对撞实验都要修正质子模型时，都要把粲夸克对考虑进去了。 剑桥大学的Harry Cliffe说道：

大型强子对撞机很依赖质子子结构的精确性，因此后续的相关实验可能就得考虑粲夸克对的影响。 就比如说南极洲的IceCube中微子观测站，他们要寻找当宇宙射线击中地球大气层中的粒子时产生的稀有中微子，这其中或许就需要考虑到质子的粲夸克对结构。 但对于这项研究的成果，很多同行表示“符合预期”，毕竟之前已经有过相关的预测。 3个标准差的精度，在粒子物理学上一般可以算是初步证据。 要想正式被认可为一项“发现”，门槛至少是 5个标准差 。 在后续计划中，研究团队也表示将进行更多的实验把精度提高到5个标准差。 到那时质子内就只有 350万分之一 的可能性不存在粲夸克了。 这篇Nature论文，作者署名一栏只写了一项， The NNPDF Collaboration 。 这是欧洲核子研究中心CERN旗下的一个非盈利组织，由多个国家的大学和研究机构资助。 具体到这次研究，有英国爱丁堡大学的希格斯理论物理中心、意大利米兰大学Tif实验室、荷兰阿姆斯特丹自由大学物理与天文系、以及荷兰国家亚原子物理研究所 (NIKHEF) 等组织参与。 论文发表后，对于教科书被改写这事，已经有物理老师们讨论起来了。

以后还给学生们教两个上夸克一个下夸克的经典模型么？

教吧，毕竟考试里还得这么写。不过最新结论可以当成拓展和讨论。

而物理系的学生则奔走相告“坏了，以后得重新学了”。 对于AI与物理学家协作搞出突破性成果这个模式，也有不少人产生兴趣。 实际上，数据驱动的 AI for Science ，正是被誉为科学研究的下一个范式。 具体到粒子物理领域，则更是如此。 大型粒子对撞机反复实验产生海量数据，而AI最擅长的正是从海量数据中发现新的规律。 负责这篇论文评审的高能物理学家、斯隆奖得主Christine Aidala也评价道：

机器学习的应用对这项研究非常关键，它可以生成物理学家自己不一定能想到的假设，减少数据分析中的偏差。