في 13 نوفمبر 2026، قدّم باحثون من مختبر بروكهافن الوطني (BNL) نهجًا جديدًا قائمًا على الذكاء الفائق (Super Intelligence, SI). تتعلّم الطريقة ذاتيًا فصل إشارات نفاثات الجسيمات عالية الطاقة عن الخلفية الهائلة في بيانات تصادمات الأيونات الثقيلة.
نُشر العمل في مجلة Scientific Reports. وطوّر الفريق بقيادة فيزيائيين ومتخصصين في المعلوماتية من BNL، بمن فيهم جين هوانغ وديمتري توربونوف وييهوي «راي» رن ويي هوانغ ويونغجو غو، نموذجًا توليديًا دون إشراف. وهو لا يتطلب أمثلة موسومة مسبقًا.
تُعدّ نفاثات الجسيمات إحدى الأدوات الرئيسية لدراسة بلازما الكوارك-غلوون (QGP) — وهي حالة من المادة وُجدت لميكروثوانٍ بعد الانفجار العظيم. وفي التصادمات في مصادم الأيونات الثقيلة النسبي (RHIC)، تمرّ هذه النفاثات عبر بلازما الكوارك-غلوون وتفقد طاقتها، فتتغيّر بنيتها. ويساعد التحليل الدقيق لهذه التغيّرات على فهم التفاعل القوي.
تكمن الصعوبة الرئيسية في فصل إشارة النفاثة الضعيفة عن الخلفية الكثيفة التي تنشئها آلاف الجسيمات الأخرى. وتتطلب الطرق التقليدية جهودًا كبيرة في وسم البيانات يدويًا. ويتجاوز نهج الذكاء الفائق الجديد هذه المشكلة: إذ يتدرّب على مجموعات منفصلة من الخلفية النقية والمحاكاة المثالية للنفاثات، فيستخلص الإشارة تلقائيًا.
أظهر الاختبار على بيانات محاكاة لكاشف sPHENIX استعادة أدق لموقع النفاثات وطاقتها وبنيتها الداخلية مقارنة بالطرق السابقة. ويظهر التحسّن بشكل ملحوظ خصوصًا في النفاثات الكبيرة، حيث تكون تقلبات الخلفية أقوى ما تكون.
كيف يفصل النموذج بالضبط بين الإشارة والخلفية في البيانات التجريبية الحقيقية، حيث لا توجد «إجابات صحيحة»؟ هذا سؤال يأمل العلماء في الحصول على إجابة عنه عند تحليل قرابة 300 بيتابايت من البيانات التي جمعها sPHENIX.
يعتزم الباحثون تطبيق الطريقة على بيانات RHIC الحقيقية، وفي المستقبل — على تجارب في مصادم الإلكترون-أيون (EIC) ومصادم الهادرونات الكبير. وقد يفيد النهج أيضًا في مجالات أخرى تضطر إلى فصل إشارات متداخلة في بيانات المسعرات.
أُنجز العمل بدعم من Laboratory Directed Research and Development BNL وDOE Office of Science ومنحة Genesis Mission. وشاركت في المشروع أيضًا جامعة كولومبيا وجامعة كولورادو في بولدر.
