Bootstrap von Phasenübergängen bei Konfinierung und Schwarzen Löchern mit KI

• Antragsteller: Dr. Julien Barrat
• Fachliche Zuordnung: Kern- und Elementarteilchenphysik, Quantenmechanik, Relativitätstheorie, Felder
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 570367913

Quarks, die Bausteine von Protonen und Neutronen, werden durch die starke Wechselwirkung gebunden – ein Phänomen namens Konfinierung. Bei hohen Temperaturen, wie im frühen Universum, treten Quarks in einen dekonfinierten Zustand über, was in Teilchenbeschleunigern beobachtet wurde. Dieser Phasenübergang liegt in einem Bereich, der mit klassischen Methoden schwer zugänglich ist und neue nichtstörungstheoretische Ansätze erfordert. Auch Schwarze Löcher sondieren frühe Universumsbedingungen, in denen Quanten- und Gravitationseffekte stark sind. Sie unterliegen einem Phasenübergang durch Verdampfung, was fundamentale Fragen zum Informationsverlust aufwirft. Ein theoretisches Verständnis dieses Übergangs fehlt bisher und erfordert neue Werkzeuge für stark gekoppelte gravitative Systeme. Diese Probleme sind durch Holographie verbunden, wo Schwarze Löcher konfinierenden Eichtheorien in einer Dimension weniger entsprechen. Existierende holographische Modelle beschreiben zwar nicht direkt unser Universum, bieten aber einen mächtigen Rahmen zur Untersuchung von Phasenübergängen bei Quarks und Schwarzen Löchern. Hierbei spielen konforme Feldtheorien (CFTs) bei endlicher Temperatur und Volumen eine zentrale Rolle. Der konforme Bootstrap war äußerst erfolgreich bei der nichtstörungstheoretischen Analyse von CFTs bei unendlichem Volumen und Nulltemperatur, doch treten dort keine Phasenübergänge auf. Dieses Projekt entwickelt neue Bootstrap-Methoden für CFTs bei endlicher Temperatur und Volumen. Ich werde einen Rahmen schaffen, der lokale konforme Symmetrie mit globalen Periodizitätsbedingungen verbindet. Analytische und numerische Methoden werden genutzt, um Zusammenhänge zwischen diesen Bedingungen und Phasenübergängen aufzudecken. Verstärkungslernalgorithmen sollen numerische Abschätzungen optimieren und die Lösungssuche effizienter gestalten. Meine Expertise in CFTs mit gebrochener konformer Symmetrie, insbesondere bei endlicher Temperatur und Defekten, bildet die Grundlage. Defekte wie Wilson-Schleifen dienen als empfindliche Sonden für Phasenübergänge, etwa den Konfinierungs-De-Konfinierungs-Übergang. Die Forschung wird an der Princeton University und der Universität Hamburg durchgeführt, zwei exzellente Standorte für dieses Projekt. Dies wird die erste Studie sein, die Bootstrap-Methoden auf CFTs bei endlichem Volumen anwendet und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Vorhersagekraft nutzt. Ziel ist es, neue Ansätze zur Untersuchung von Phasenübergängen in konformen Systemen zu eröffnen. Die Methoden sind breit einsetzbar und auch auf experimentell relevante kondensierte Materie übertragbar. Maschinelles Lernen im Bootstrap könnte präzise Einblicke in stark gekoppelte Quantenfeldtheorien ermöglichen und neue Werkzeuge für nichtstörungstheoretische Phänomene liefern.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. Simone Giombi