La ionización de átomos, el proceso mediante el cual un electrón se separa de su átomo original, es un proceso fundamental en muchos fenómenos físicos, incluida la generación de rayos X, la aceleración de partículas y la formación de plasma. Este proceso es particularmente importante en el contexto de experimentos de física de altas energías, donde el conocimiento preciso de las tasas de ionización es crucial para comprender el comportamiento de las partículas subatómicas.
El nuevo método de cálculo, desarrollado por un equipo dirigido por el Dr. Oliver Bünermann del Instituto Conjunto de Investigación Nuclear (JINR) en Dubna, Rusia, y colegas de Alemania, Polonia y el Reino Unido, mejora significativamente la precisión de las predicciones de electrones. ionización de átomos expuestos a radiación de alta energía. El marco se basa en la aproximación relativista de Born de onda plana (PWBA), que proporciona una descripción precisa de los procesos de ionización a altas energías.
El avance clave radica en la combinación de PWBA con técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en un conjunto completo de datos experimentales, lo que les permite aprender los complejos patrones subyacentes y las relaciones que gobiernan la ionización de electrones. Esto permite que el marco haga predicciones más precisas para diferentes átomos objetivo, energías de electrones incidentes y canales de ionización.
Los investigadores evaluaron el rendimiento de su nuevo enfoque comparando sus predicciones con datos experimentales de varios objetivos atómicos, incluidos hidrógeno, helio, carbono y nitrógeno. Los resultados mostraron mejoras significativas en la precisión en comparación con los modelos teóricos existentes, lo que demuestra el potencial del marco para proporcionar datos de ionización más confiables para una amplia gama de aplicaciones.
El nuevo enfoque de cálculo tiene varias aplicaciones potenciales en diversos campos científicos, incluida la física de altas energías, la física atómica y molecular, la astrofísica y la física del plasma. También puede contribuir al desarrollo de medidas de protección radiológica, ya que permite estimaciones más precisas de la exposición a la radiación y sus efectos en los tejidos biológicos.
El equipo de investigación planea perfeccionar aún más el marco y ampliar sus capacidades para cubrir una gama más amplia de escenarios y aplicaciones. También pretenden explorar el uso de técnicas alternativas de aprendizaje automático e investigar los principios físicos subyacentes que gobiernan el proceso de ionización para obtener una comprensión más profunda de este fenómeno fundamental.
En resumen, el nuevo método de cálculo desarrollado por el Dr. Bünermann y sus colegas representa un avance significativo en la predicción de la ionización de átomos expuestos a radiación de alta energía. Al combinar la mecánica cuántica y el aprendizaje automático, el marco proporciona datos de ionización más precisos y fiables, abriendo nuevas vías para la investigación y aplicaciones en diversos campos científicos.
