改变未来对撞机实行游戏规则,中国迷信院、北大开发AI驱动喷注根源判别技巧

环形正负电子对撞机(CEPC)中模仿的双喷注事例示意图。(来源:中国迷信院高能物理钻研所)编辑 | 紫罗夸克和胶子是粒子物理标准模型中的基本粒子,与电子或光子不同,夸克和胶子不能在时空中自由运动,只能被束缚在如质子或中子这样的复合粒子中。对撞机实行中产生的高能夸克或胶子会通过复杂的相互作用转化为大量的末态粒子,后者将沿着原夸克或胶子的运动方向在较小的角度内喷射而出,这一现象被称为喷注。近日,中国迷信院高能物理钻研所阮曼奇团队、北京大学周辰团队和欧洲核子钻研中心曲慧麟钻研员,提出了一种喷注根源判别技巧。这一技巧可大幅

改变未来对撞机实行游戏规则,中国迷信院、北大开发AI驱动喷注根源判别技巧

环形正负电子对撞机(CEPC)中模仿的双喷注事例示意图。(来源:中国迷信院高能物理钻研所)

编辑 | 紫罗

夸克和胶子是粒子物理标准模型中的基本粒子,与电子或光子不同,夸克和胶子不能在时空中自由运动,只能被束缚在如质子或中子这样的复合粒子中。

对撞机实行中产生的高能夸克或胶子会通过复杂的相互作用转化为大量的末态粒子,后者将沿着原夸克或胶子的运动方向在较小的角度内喷射而出,这一现象被称为喷注。

近日,中国迷信院高能物理钻研所阮曼奇团队、北京大学周辰团队和欧洲核子钻研中心曲慧麟钻研员,提出了一种喷注根源判别技巧。这一技巧可大幅提升高能对撞机实行的迷信发现能力。

结合原创的高机能粒子流重建算法 Arbor 以及先进的人工智能技巧 ParticleNet,该钻研团队开发了一种高效的喷注根源识别技巧。该技巧通过捕捉不同种类喷注之间的微小差异,可同时高效区分由五种夸克(上、下、奇异、粲、底)、五种反夸克,以及胶子产生的十一种不同喷注。

这一技巧可以帮助迷信家准确丈量不同粒子同夸克以及胶子之间的相互作用,并捕捉某些极其微弱的希格斯粒子衰变信号。该技巧可以把未来对撞机上关键物理丈量的精确程度提升一个数量级,大幅扩展了大迷信装置的迷信发现能力。

被审稿人评价为「世界顶级的判别机能」,「改变了游戏规则」,「开创了未来对撞机实行上精确丈量的新视野」。

该钻研以《Jet-Origin Identification and Its Application at an Electron-Positron Higgs Factory》为题,于 2024 年 5 月 31 日发表在《Physical Review Letters》上。

改变未来对撞机实行游戏规则,中国迷信院、北大开发AI驱动喷注根源判别技巧

论文链接:https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221802

喷注在高能对撞实行中可大量产生,准确判别喷注的根源、即喷注来源于何种夸克或胶子,对于发掘和理解对撞机事例背后的物理规律极为重要。另一方面,产生自不同夸克和胶子的喷注在构型上极为相似,准确判别喷注根源的难度非常高。

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图示:使用 CEPC 基线探测器模仿和重建的 𝑒+⁢𝑒−→𝜈⁢¯𝜈⁢𝐻→𝜈⁢¯𝜈⁢𝑔⁢𝑔 (√𝑠=240  GeV) 事件的事件显示。(来源:论文)

为了增强高能对撞机实行的迷信发现能力,钻研人员提出并实现了喷注根源判别的概念,将喷注分为五种夸克种类(a,b,s,u,d);五种反夸克(a¯,b¯,s¯,u¯,d¯),以及胶子。

成功的喷注根源判别对于能量前沿的实行粒子物理至关重要。在大型强子对撞机上,成功区分夸克喷注和胶子喷注可以有效降低量子色动力学(QCD)过程中典型的大背景。

钻研人员使用基于 GEANT4 的模仿(为简单起见,称为完整模仿)实现了电子-正电子希格斯工厂物理事件中喷注根源判别的概念,电子-正电子希格斯工厂被确定为最高优先级的未来对撞机项目。钻研人员开发了必要的软件工具 Arbor 和 AI 技巧 ParticleNet,用于粒子流事件重建和喷注根源判别。

钻研使用一个 11 维混淆矩阵(为简单起见,称为 M11)来展示喷注根源判别机能,该矩阵展示了喷注「味道」(flavor)标记和喷流电荷丈量的机能。

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图示:使用 11 维混淆矩阵 M11 的整体喷注根源判别机能。(来源:论文)

钻研人员将喷注根源判别应用于 CEPC 标称希格斯运行场景下稀有和奇异的希格斯玻色子衰变丈量。该场景预计在改变未来对撞机实行游戏规则,中国迷信院、北大开发AI驱动喷注根源判别技巧GeV 处积分光度为 20 ab^−1,可积累 4 × 10^6 个希格斯玻色子。钻研分析了稀有衰变 H → ss¯、uu¯ 和 dd¯ 以及味道变化中性流 (FCNC) 衰变 H → sb、ds、db 和 uc(其中,sb 表示 sb¯ 或 s¯b,ds、db 和 uc 亦同)。

推导出这七个过程的上限,范围从 10^−3 到 10^−4。在标准模型中,H → ss¯ 过程的预测分支比为 2.3 × 10^−4,推导出的上限相当于标准模型预测的 3 倍。H → uu¯ 和 dd¯ 的分支比预计小于 10^−6,而根据环路贡献,上述 FCNC 过程的分支比预计小于 10^−7。

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图示:喷注味标记效率和电荷翻转率。(来源:论文)

该技巧不仅为迷信家们在未来对撞机上的迷信探索提供了强有力的全新工具,也证明了喷注产生过程内所蕴含的复杂信息可以被先进的人工智能算法理解并利用。在未来,科研团队计划进一步钻研人工智能技巧在更广泛、更深层的迷信问题上的应用。

论文链接:https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221802

参考内容:

https://phys.org/news/2024-06-ai-powered-jet-identification-technology.html

https://www.ccnta.cn/article/17151.html

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