机器学习助力核物理研究：超重核衰变过程的新认识

在当今的科技和科学研究中，机器学习算法的应用已成为推动众多学科前进的关键力量。从生物学到物理学，这些算法不仅加速了数据处理速度，还在解决复杂问题上展现出惊人的能力。特别是在核物理学领域，机器学习提供了一种全新的途径来解读和预测原子核的行为。这一领域的最新进展，显然证明了高级数据分析工具在揭示自然界最深奥现象方面的巨大潜力。

最近发表在《核科学与技术》上的一项研究揭示了对超重核衰变过程的理解取得了重大突破。这项研究采用了随机森林机器学习算法，为原子序数超过118的元素的衰变模式和半衰期提供了新的见解。

这项开创性的研究专注于质子数为84或更高、中子数为128或更高的重原子核

以往的研究使用半经验公式计算超重核的衰变模式和半衰期，但精度有限。

方法：

该研究采用了随机森林算法，这是一种先进的机器学习技术，可以综合考虑多种核属性和衰变能量。

研究团队使用随机森林算法计算了超重核的各种衰变模式的部分半衰期，包括α衰变、β-负衰变、β-正衰变、电子俘获和自发裂变。

研究结果：

随机森林算法的精确度非常高，正确预测了96.9%的被研究原子核的主要衰变模式。

研究发现，在中子不足的区域，α衰变是主导的衰变模式；在中子过剩的区域，β-负衰变是主导的衰变模式。

研究还揭示了在元素298 Fl（flerovium）西南方存在一个长寿命的自发裂变区域，突出了超重元素中裂变壁垒和库仑排斥之间的复杂相互作用。

意义和展望：

这项研究对于理解超重核，特别是预测其衰变模式，具有重要意义。

这些发现对于探索新元素和超重区域中神秘的“稳定岛”至关重要。

研究团队提出了一些需要进行未来测量的同位素，这将对推动核物理研究。

综上所述，随机森林算法的创新应用在核物理学领域打开了新的大门，提供了对超重核衰变过程更精确和全面的理解，为这一激动人心的领域的未来发现铺平了道路。