Ученые обнаружили сигналы в ультрамалом масштабе, известном как зептоверс, используя БАК

Все, что мы можем воспринять и потрогать, от животных до звезд, фундаментально состоит из двух субатомных составляющих: кварков, ответственных за ядро атомов, и электронов, которые образуют облака отрицательного электрического заряда вокруг ядра. Помимо них существуют другие частицы, такие как фотоны, являющиеся основной единицей света, необходимой для таких технологий, как лампы и Wi-Fi. Нейтрино же обладают практически необнаружимым присутствием, постоянно проходя сквозь человеческое тело, не оказывая никакого воздействия.

В настоящее время эти частицы считаются наименьшими существующими сущностями, первичными элементами реальности, и согласно современным знаниям их невозможно разделить. Однако организация этих строительных блоков Вселенной имеет уникальные характеристики.

Кварки, составляющие атомы, классифицируются на две категории, называемые верхними (up) и нижними (down). Хотя термины «верхний» и «нижний» являются неофициальными прозвищами, они не имеют значения в квантовом контексте. Всего существует шесть типов кварков: up и down, а также charm и top (тяжелее, чем up) и strange и bottom (тяжелее, чем down).

Кварк top выделяется тем, что его масса в 85 тысяч раз превышает массу кварка up, что делает его самой массивной частицей в Стандартной модели. Несмотря на эту обширную семью кварков, подавляющее большинство из них состоит из типов up и down, которые формируют материю вокруг нас.

Эти кварки наблюдаются в экстремальных условиях, например, в испытаниях, проводимых на Большом адронном коллайдере (LHC) — крупнейшем в мире ускорителе частиц. Этот прибор представляет собой подземное кольцо длиной 27 км, расположенное на границе Франции и Швейцарии. Когда столкновение частиц приводит к образованию необычной сущности, такой как боттом-кварк, она существует до одной миллиардной доли секунды, прежде чем подвергнуться процессу, называемому «распад», порождая другие частицы.

Кварки никогда не встречаются изолированно; они появляются группами, либо в триадах (как в протонах и нейтронах, структурирующих атомы), либо парами. Одна из таких пар — мезон B0, состоящий из боттом-кварка и down-кварка (где один из компонентов может быть антиматерией). Обычно, когда этот мезон распадается, он распадается на обычные частицы, не имеющие заметного значения. Однако иногда он превращается в пару мюонов — частиц, которые по сути являются более тяжелыми электронами, примерно в 200 раз тяжелее, — событие, которое происходит редко, примерно один раз на 10 миллиардов случаев.

Физики пытались зарегистрировать это необычное явление с 1984 года. Первое подтверждение было представлено в прошлый вторник (3) в ЦЕРНе — европейской лаборатории, эксплуатирующей LHC. Если это будет подтверждено, это обнаружение станет самым редким распадом частицы, когда-либо зарегистрированным.

Результат получен с помощью LHCb, одного из четырех основных детекторов коллайдера, название которого включает «b» от *beauty* — еще одно прозвище для боттом-кварка. Чтобы локализовать этот конкретный сигнал, команда из около 20 исследователей под руководством Гарри Клиффа из Кембриджского университета проанализировала данные, собранные в период с 2011 по 2018 год, дополнив их новым набором данных за 2024 и 2025 годы. Эта новая партия данных была получена после модернизации, которая позволила детектору улавливать информацию в пять раз быстрее, при поддержке алгоритмов машинного обучения для фильтрации шума в миллиардах столкновений.

Важно отметить, что данная находка имеет статистическую значимость 3,2 сигма. Это означает, что вероятность того, что сигнал является просто случайностью, вариацией в данных, имитирующей явление, составляет примерно 1 к 1500. Хотя это кажется низким, в физике частиц открытие считается подтвержденным только при 5 сигма, что соответствует примерно 1 к 3,5 миллионам. По этой причине исследователи используют термин «доказательство», а не «открытие», и работа все еще ожидает рецензирования другими учеными.

Несмотря на редкость события, Стандартная модель — теория, описывающая все известные частицы, — точно предсказывает частоту этого распада. Любое отклонение от прогноза детекторами укажет на сбой в Модели, указывая на новые научные загадки. Это сравнимо с малоиспользуемой дорогой: если регистрируется неожиданно высокий объем трафика, это предполагает наличие некартографированных подъездов.

Эти неизвестные частицы могут существовать в масштабе, называемом «зептовселенная» (zeptoverso) — область расстояний порядка зептометра, что равно одной миллиардной триллионной доле метра. В то время как LHC способен исследовать расстояния около 100 зептометров, редкие распады, подобные этому, позволяют проводить еще более глубокие исследования, подобно прослушиванию недоступной комнаты. На этих уровнях могут храниться ответы на фундаментальные загадки физики, такие как природа темной материи и дисбаланс между материей и антиматерией во Вселенной.

В настоящее время Стандартная модель не имеет проблем, поскольку распад соответствует установленным уравнениям. Однако это подтверждение также ценно, поскольку оно помогает исключить возможности, где могла бы присутствовать новая физика. LHCb продолжит сбор данных до начала 2030-х годов, и будущая модернизация может увеличить скорость сбора в десять раз. Впоследствии внимание переключится на преемника LHC, который должен начать работу только через несколько десятилетий. Возможно, именно в этой зептовселенной кроется ответ на вопрос о том, почему Вселенная произвела столь ограниченное использование кварков, чего физики до сих пор не знают, но что вот-вот может быть раскрыто.

Прозрачность в сфере государственных закупок помогает сокращать расходы из бюджета. В настоящее время в государственных закупках доля человеческого фактора снижается, и 75 процентов предложений в «Электрон дўкон» проверяются непосредственно с помощью искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) быстро эволюционировал из академической дисциплины в потребительский продукт. Постоянное появление новых моделей и огромный объем информации затрудняют критическое потребление, требуя от архитектуры принятия подхода, основанного на методологии и критическом анализе.

В настоящее время ИИ развивает пространственный интеллект, то есть способность понимать поведение физического пространства. Это позволяет специалистам в области архитектуры оценивать проекты относительно их окружения уже на этапе концепции. При разумном использовании ИИ может связать архитекторов со сложностью природы, повышая качество строительной практики, поскольку мы моделируем мир, чтобы научиться жить в нем.

Инструмент как дизайнер человека

Исторически человечество претерпевало большие изменения в образе жизни каждые несколько столетий. Промышленная революция сократила эту частоту до нескольких поколений. ИИ резко ускорил этот цикл изменений, темпами, которые еще неизвестны.

Цитируя Жан-Франсуа Лиотара, верно, что технология была создана не людьми, а наоборот. В сценарии, где инструменты формируют людей быстрее, чем когда-либо, возникает вопрос о том, как направлять собственную эволюцию для достижения симбиоза между природным и искусственным интеллектом, и какие компетенции необходимы, чтобы ИИ формировал нас положительно.

ИИ предлагает новый шанс расширить индивидуальные возможности, начиная с первых книг, которые сделали массовое образование возможным, через неограниченный доступ к информации через Интернет, до возможностей навигации и творчества, предоставляемых ИИ.

От языка к моделям мира

Большие языковые модели (LLM) учатся о мире через текстовые описания. Они работают, предсказывая последовательности текста на основе статистических закономерностей, имитируя человеческую речь и рассуждение с использованием больших объемов данных и простых вероятностей.

В отличие от этого, мировые модели — это системы, разработанные для понимания функционирования среды, включая ее физические правила, пространственную динамику, причинно-следственные состояния и функциональные структуры, что позволяет прогнозировать новое поведение. Фэй-Фэй Ли описывает современные LLM как «ремесленников слов в темноте», которые красноречиво говорят о трехмерном мире, никогда физически с ним не взаимодействуя, утверждая, что пространственный интеллект является следующим большим прорывом в этой области.

Для архитектуры это различие имеет решающее значение. Текстовая модель не может предсказать, как физическая и социальная реальность отреагирует на проект, в то время как пространственная модель позволяет моделировать сценарии, проверяя предложение на такие факторы, как гравитация, ветер, солнечное излучение, износ и использование человеком. Динамика, такая как тепловое рассеивание, поглощение влаги, рассеивание загрязняющих веществ и поток людей, предоставляет обратную связь, которая направляет разработку проекта, вместо того чтобы просто навязывать форму поверх них.

Хотя симуляция может служить основой для принятия решений, она не должна нести конечную ответственность. Крайне важно наличие специалистов с ясностью критериев и проницательностью, использующих ИИ как ответственный аналитический инструмент, а не просто как двигатель производительности. Архитектор становится меньше создателем форм и больше проектировщиком систем знаний, оцениваемым по способности предвидеть последствия в сложной и часто неопределенной реальности; человеческий элемент остается в процессе.

Mindhub для интеллектуальных миров искусственного интеллекта

Пространственный интеллект требует гибридных профессиональных профилей, способных интегрировать дизайн с вычислительной инженерией и материаловедением. Mindhub for Intelligent Artificial Worlds (MIAWS), расположенный в ETSAM, Политехническом университете Мадрида, функционирует как цифровой центр, ориентированный на весь сектор AEC, структурированный вокруг этой технологической трансформации. Этот центр объединяет оригинальные исследования с глобальной сетью учреждений и экспертов.

Его программа Foundations предлагается онлайн в десяти модулях, направляя участника от моделирования и симуляции с помощью ИИ до визуализации и интеграции данных. Цель состоит в том, чтобы позволить следить за технологическим прогрессом, сохраняя при этом критическое суждение, приглашая заинтересованных лиц ознакомиться с программой и принять участие в этих изменениях.