L'ionisation des atomes, processus par lequel un électron est retiré de son atome parent, est un processus fondamental dans de nombreux phénomènes physiques, notamment la génération de rayons X, l'accélération des particules et la formation de plasma. Ce processus est particulièrement important dans le contexte des expériences de physique des hautes énergies, où la connaissance précise des taux d'ionisation est cruciale pour comprendre le comportement des particules subatomiques.
La nouvelle approche de calcul, développée par une équipe dirigée par le Dr Oliver Bünermann de l'Institut commun de recherche nucléaire (JINR) à Dubna, en Russie, et par des collègues d'Allemagne, de Pologne et du Royaume-Uni, améliore considérablement la précision des prévisions pour les électrons. ionisation des atomes exposés à un rayonnement de haute énergie. Le cadre est basé sur l’approximation relativiste de Born par ondes planes (PWBA), qui fournit une description précise des processus d’ionisation à hautes énergies.
L’avancée clé réside dans la combinaison du PWBA avec des techniques avancées d’apprentissage automatique. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont formés sur un ensemble complet de données expérimentales, ce qui leur permet d’apprendre les modèles et relations sous-jacents complexes régissant l’ionisation électronique. Cela permet au cadre de faire des prédictions plus précises pour différents atomes cibles, énergies d’électrons incidents et canaux d’ionisation.
Les chercheurs ont évalué les performances de leur nouvelle approche en comparant ses prédictions avec des données expérimentales sur diverses cibles atomiques, notamment l'hydrogène, l'hélium, le carbone et l'azote. Les résultats ont montré des améliorations significatives en termes de précision par rapport aux modèles théoriques existants, démontrant le potentiel du cadre à fournir des données d'ionisation plus fiables pour un large éventail d'applications.
La nouvelle approche de calcul a plusieurs applications potentielles dans divers domaines scientifiques, notamment la physique des hautes énergies, la physique atomique et moléculaire, l'astrophysique et la physique des plasmas. Elle peut également contribuer au développement de mesures de radioprotection, car elle permet d’estimer plus précisément l’exposition aux rayonnements et ses effets sur les tissus biologiques.
L'équipe de recherche prévoit d'affiner davantage le cadre et d'étendre ses capacités pour couvrir un plus large éventail de scénarios et d'applications. Ils visent également à explorer l’utilisation de techniques alternatives d’apprentissage automatique et à étudier les principes physiques sous-jacents qui régissent le processus d’ionisation afin de mieux comprendre ce phénomène fondamental.
En résumé, la nouvelle approche de calcul développée par le Dr Bünermann et ses collègues représente une avancée significative dans la prévision de l'ionisation des atomes exposés à un rayonnement de haute énergie. En combinant la mécanique quantique et l'apprentissage automatique, le cadre fournit des données d'ionisation plus précises et plus fiables, ouvrant ainsi de nouvelles voies de recherche et d'applications dans divers domaines scientifiques.
