加州大学洛杉矶分校的一个研究团队实现了一项激光直接进入原子核激发其中中子的技术突破，这一成果一旦能够得到广泛应用，将可能使时间测量精度提高几个数量级，超越当前实验室所能制造出的那些最好的原子钟。

在这一全新的时间测量方式下，我们可能能将时间的单位从纳秒甚至皮秒减少到飞秒，让人类有机会在时间测量上获得颠覆性进步。

科学家们对于这项名为“原子核钟”的新型核物理中的重大突破展开了全新的思考，因为随着对原子核中中子的激发和研究深入，将会颠覆我们原有的宇宙的认知。

原子中包含了大量的自由度，这也意味着有许多自由度是相互独立的，并不影响彼此。

为了使时间测量精度更高，原子钟的工作原理就是通过精确测量原子内部元件的自旋进行计时，在这一原理中，越多不需要设置的自由度会使得测量干扰变得更加复杂。

然而在常规原子钟中，科学家们已经将所有不必要的自由度都消除掉了，进一步提升精度已不再可能。

加州大学洛杉矶分校的这一实验正是一项全新的突破，科学家们开发出了使得激光可以直接作用于原子核的全新实验技术。

虽然激光辐射对原子内部电子能级之间的跃迁有很大的影响，但由于强大的静电屏蔽作用，激光辐射于原子核能级之间的跃迁几乎没有任何作用。

这也就是为什么科学界一直以来都认为即便是不惜让电子尽量固定在氟晶格上，激光也仍旧无法激发氟原子核中的质子能级跃迁。

但科学家们并没有就此放弃探索。

在经过15年的试错与努力之后，他们通过将钍-226原子嵌入富氟晶体中，从而降低了电子的自由度。

这一实验结果很快就出来了，不久之后，这一神奇的晶体被放在熔炉中，然后被制成了一个五光束激光器。

之后，科学家们布置了一场不成功就继续尝试的盛会，通过将这个氟晶体打磨成白色粉末并在其上用半导体激光器产生了强烈的光致荧光信号，然后收集到荧光信号并分析后，他们确认了信号中确实包含了中子跃迁的特征信息。

这是人类历史上第一次发现中子跃迁，科学家们异常兴奋，并表示这将使未来实现用激光激发核态成为可能。

众所周知，现阶段全世界最好的原子钟是美欧团队共同完成的发展成果，他们制造了铯-133、氱-171、锶-87等三种不同同位素特性系列的高性能原子钟，并且这些原子钟相互间已经锁定，为更高精度的发展铺平了道路。

而另外一项更高精度的发展进程一直是人类科技探索中最重要的一部分，因为如果人类连自己的时间都不能准确把握，又怎么去更好地探索宇宙呢?

更高精度的时间测量能让科学家们在宇宙常数运动的问题上获得更多启示。

如果将这些高性能系列训练有素地组合到一起，在不同粒子微波振荡信号下进行操作而不互相干扰，就能让各种粒子震荡变成众多宇宙参数更多传感器的完美组合。

为什么要用不同粒子呢?

因为不同粒子的物理特性是不同的，这样就能让各个粒子相互不影响。

同时，不同粒子的信号也能以相同频率混合到一起，并通过信号测量分离技术收集到一起，形成宇宙常数检测装置，让人类在宇宙探索中获得巨大推动。

其他三个粒子的时间能量稳定性都是优于氟离子的，但离子钟却不够方便和精确，所以科学家们正在努力让冰或气相中的氟中子的回声共振成为可能。

而实现这一目标的方法，就是借助近几年来取得重大突破的氟晶体技术。

之前我们提到的那三种粒子，其实都承担着量子钟的重任，它们是时间元件，而氟离子则是为数不多可以通过晶格传导出来的信息。

有人猜测，只需要让氟离子的回声共振，随后通过组装成复合时钟就能提高极限性能，然而这一假设得到了证伪，因为回声共振只适用于少数元素中的特定同位素，而氟则不是其中之一。

因此，有一位名叫“万物皆可开关”的研究人员提出了一项新建议，即利用晶体中钍同位素及其分裂产物作为定时器，这样就不需要使用氟再来引导回声共振了。

这项研究成果一旦得到成功应用，将使人类对时间和空间之间关系的研究更上一层楼，甚至推动牛顿定律的重新修正和改写。

如果将这种定时器置于分钟尺度内，我们就能捕捉到宇宙在折叠时钟之间不均匀运转产生的现象，这种现象绝对独特，对所有从经验到理论的一切都有着深广的重要性。

例如，如果我们发现宇宙常数在变化，就必须要解决如何重写它的问题。

而目前我们所拥有的一切，从化学反应到生物基础，都依赖于这些基本常数，因此如果它们被重新写过，那么我们应该如何应对?

当然，对于这一伟大科学研究任务，万物皆可开关基金会也非常重视，他们向研究小组保证，如果他们能把钍时钟弄好，这笔5亿元的奖金就会献上。

而万物皆可开关基金会背后是美国互联网巨头之一伊隆·马斯克，也是世界上最富有的人，他向这项研究成果表示关心，同时也探讨着人类未来发展道路上种种可能。

开发出一种可以用声音等效时间的方法，就能够使许多严格控制温度的实验室条件失效变得有效。

例如，无论是高帧速摄像机还是历史悠久的光刻机，它们都是当今社会和科学发展最重要的一部分。

虽然现在我们已经可以用纳米级分辨率控制图像，但为了完美影像，我们总是希望可以获得更高精度的数据。