संयुक्त राज्य अमेरिका में फर्मिलैब पार्टिकल कोलिजन डिटेक्टर (छवि स्रोत: सीडीएफ)

पदार्थ के प्रत्येक कण का एक ही द्रव्यमान वाला एक प्रतिरूप होता है, लेकिन प्रतिलोम विद्युत आवेशों के साथ, एक एंटीपार्टिकल कहलाता है, और जो कुछ बड़े का हिस्सा होता है, जिसे एंटीमैटर के रूप में जाना जाता है। यद्यपि ब्रह्मांड में दोनों प्रचुर मात्रा में मौजूद हैं, एक सवाल है कि दुनिया भर के वैज्ञानिकों के लिए पहेली: ब्रह्मांड में पदार्थ की उपस्थिति एंटीमैटर की तुलना में अधिक क्यों है?

हालांकि, संयुक्त राज्य अमेरिका में Fermilab और यूरोप में LHCb द्वारा किए गए हाल के अध्ययनों में एक घटना मिली है जो इस प्रश्न का उत्तर देने की कुंजी हो सकती है। दो प्रयोगशालाओं के भौतिकविदों के अनुसार, कुछ कण क्षय होते हैं - अर्थात्, वे अन्य कण बन जाते हैं - अपने समकक्षों की तुलना में अलग-अलग अनुपात में।

बीबीसी के अनुसार, Fermilab और LHCb - LHC कण डिटेक्टरों में से एक - द्वारा किए गए अध्ययनों ने यह बेहतर ढंग से समझने की कोशिश की है कि कैसे डी-मेसॉन के रूप में ज्ञात उप-परमाणु कणों ने समय के साथ दूसरों को देखा है।

डी-मेसन छोटे कणों से बने होते हैं, जिन्हें क्वार्क्स आकर्षण के रूप में जाना जाता है, जिन्हें दो अन्य कणों, काओं और पियोन में परिवर्तित किया जा सकता है। तब तक, भौतिक विज्ञान के हमारे ज्ञान ने कहा कि इन कणों का क्षय उनके एंटीपार्टिकल्स के समान होना चाहिए, जिसमें 0.1% की अधिकतम भिन्नता होगी।

हालांकि, एलएचसीबी द्वारा किए गए प्रयोग से पता चला कि यह क्षय बहुत अधिक असमान है, कण और एंटीपार्टिकल के बीच 0.8% तक का अंतर तक पहुंच जाता है। फर्मिलैब ने भी इसी तरह के परिणाम की पुष्टि की, दोनों के बीच 0.62% का अंतर पाया।

ब्रिटिश समाचार नेटवर्क के साथ एक साक्षात्कार में, वैज्ञानिकों ने इस खोज से आश्चर्यचकित होना स्वीकार किया, क्योंकि परिणाम बहुत ही असामान्य है। चीजों को और अधिक आश्चर्यजनक बनाने के लिए, दोनों प्रयोगों ने विभिन्न तरीकों और वातावरणों का उपयोग करके एक ही परिणाम प्राप्त किया, जिससे अनुसंधान को और भी अधिक विश्वसनीयता मिलनी चाहिए।

डॉ। तारा शियर्स के अनुसार, जिन्होंने एलएचसीबी प्रयोग पर काम किया, यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि क्या ये खोज एक नई भौतिकी को जन्म देगी या मानक मॉडल की बेहतर समझ के लिए मानवता का मार्गदर्शन करेगी, जिसके बाद क्षेत्र में चिकित्सकों द्वारा इसका उपयोग किया जाएगा। किसी भी मामले में, यह स्पष्ट है कि एकत्र किए गए डेटा पर अधिक ध्यान दिया जाना चाहिए।