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Donnerstag, 25. April 2024
Stringtheorie und machine learning
klauslange,14:25h
Viele finden die Stringtheorie problematisch, weil noch keine supersymmetrischen Teilchen entdeckt wurden. Doch das ist vollkommen unproblematisch bezogen auf die derzeit erzielbaren Energien in Teilchenbeschleunigern. Dies gilt auch für die nötigen Extradimensionen.
Viel schwerwiegender bei den verschiedenen Stringtheorie-Dialekten ist vielmehr, dass man noch keine Calabi-Yau Konfiguration gefunden hat, die die Strings so schwingen lassen, dass uns bekannte Teilchen wie Quarks, Elektronen und Neutrinos ableitbar wären. Gibt es überhaupt eine solche Metrik, die mit unserem Teilchenzoo identisch wäre?
Eine Antwort darauf kann ein neuer Suchansatz bilden und zwar mit Hilfe von neuronalen Netzen beim machine learning.
Über erste mutmachende Fortschritte berichtet quantamagazine.org.
Viel schwerwiegender bei den verschiedenen Stringtheorie-Dialekten ist vielmehr, dass man noch keine Calabi-Yau Konfiguration gefunden hat, die die Strings so schwingen lassen, dass uns bekannte Teilchen wie Quarks, Elektronen und Neutrinos ableitbar wären. Gibt es überhaupt eine solche Metrik, die mit unserem Teilchenzoo identisch wäre?
Eine Antwort darauf kann ein neuer Suchansatz bilden und zwar mit Hilfe von neuronalen Netzen beim machine learning.
Über erste mutmachende Fortschritte berichtet quantamagazine.org.
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