Yapay Sinir Ağları ve Makine Öğrenme Yöntemlerinin Nükleer Fizik Uygulamaları

Abstract

Yapay zekâ ve makine öğrenimi yöntemlerindeki ilerlemeler, bilimsel araştırmalarda geniş uygulanabilirliği olan araçlar sağlamışlardır. Bu teknikler, nükleer teori, deneysel yöntemler, hızlandırıcı teknoloji ve nükleer verilerdeki konuları kapsayan çeşitli alanlarda uygulanmakta ve bilimsel keşifleri ve toplumsal uygulamaları kolaylaştıracak ilerlemeleri sağlamaktadır. Deneysel verilerin analizi ve nükleer sistemlerin teorik olarak modellemesi, fiziğin tüm alanlarında olduğu gibi, korelasyonlara dayalı tahmin yapmak ve etkileşimleri sağlamak amaçlar. Deneysel çalışmalar, her biri benzersiz operasyon, veri toplama ve analiz yöntemlerine sahip dünya çapında birçok laboratuvarı kullanır. Benzer şekilde, teorik nükleer fizikte yayılan odak ölçekleri, algoritma yöntemleri ve belirsizlik ölçümü için geniş ihtiyaçlara yol açar. Boyut ve enerji ölçeklerinde veri türleri dizilerini kullanan bu teorik çalışmalar, YSA/ML yöntemlerinin uygulamaları için mükemmel bir ortam yaratır. Ayrıca, bu yöntemlerin son on yılda daha pratik hale gelmesiyle, nükleer bilim ve teknolojide öğrenmeye dayalı yöntemlerin popülaritesinin artacağı öngörülmekte; sonuç olarak, bu tür metodolojileri uygulamanın yararlarını ve engellerini anlamak, daha iyi araştırma planları oluşturmaya ve proje risklerini ve fırsatlarını belirlemeye yardımcı olabilir. Bu çalışma, yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri ile yapılmış nükleer fizik araştırmaları ve nükleer tıp teknolojileri hakkında bilgi vermektedir.