Projet NucleAI

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Le site proposera des bibliothèques de données calculées issues de l'application des méthodes de l'intelligence artificielle (IA) au problème quantique nucléaire à N corps. 

Les observables fondamentales permettant de déterminer les propriétés du noyau sont notamment la masse (énergie de liaison), les moments des distributions de charge et de matière (rayons nucléaires), les caractéristiques des états excités (énergie, spin, parité).

Les calculs de ces observables sont obtenus à partir de modèles performants qui prédisent les propriétés sur une grande partie de la table des noyaux : les techniques de la fonctionnelle en densité de l’énergie (EDF) et les développements des calculs ab initio (modèles fondés sur les interactions entre nucléons extraites des principes de la chromodynamique quantique).
Les techniques de résolution du problème quantique nucléaire à N corps sont fondées sur les équations du type Hartree-Fock Bogoliubov. La complexité des calculs nécessite de mettre en jeu des techniques évoluées utilisant des algorithmes en réseaux de neurones, le "machine learning". Ces méthodes de l'intelligence artificielle permettent d'optimiser les temps de calculs et rendent disponibles en un temps record (ms) les résultats sur l'ensemble de la table des noyaux. Il devient donc facile de varier rapidement les paramètres du modèle pour disposer d'une large gamme de données, quel que soit le noyau de la table.
Ce site à destination des physiciens nucléaires est en cours de développement, avec comme principaux objectifs de pouvoir :
- mener des comparaisons entre théories, entre les résultats disponibles sur le site et les
calculs existants, ce qui permet de discuter les incertitudes théoriques inhérentes à la modélisation du problème nucléaire ;
- comparer les valeurs théoriques et les données expérimentales existantes ;
- obtenir des gammes de valeurs théoriques comme outil de prévision de futures expériences.