Искусственный интеллект помогает ученым ЦЕРН раскрыть тайны взаимодействия бозона Хиггса с чарм-кварками
Представьте себе частицу настолько неуловимую, что на её поиски человечество потратило десятилетия и миллиарды долларов. Частицу, которая объясняет, почему у материи есть масса, и без которой вселенная была бы совершенно иной. Речь идет о бозоне Хиггса — знаменитой «частице Бога», открытой в 2012 году в Большом адронном коллайдере. Но даже после её открытия многие тайны этой фундаментальной частицы остаются нераскрытыми.
Недавно ученые ЦЕРН совершили значительный прорыв, применив передовые технологии искусственного интеллекта для изучения одного из самых редких и загадочных процессов — распада бозона Хиггса на чарм-кварки. Этот успех стал возможен благодаря революционным алгоритмам машинного обучения, которые смогли различить сигналы от фонового шума с невиданной ранее точностью.
Бозон Хиггса как ключ к пониманию массы вселенной
Стандартная модель физики элементарных частиц долгое время нуждалась в объяснении происхождения массы. Без механизма, придающего частицам массу, вселенная состояла бы исключительно из безмассовых частиц, движущихся со скоростью света, и привычной нам материи просто не существовало бы.
Теоретическую основу для понимания этого явления заложили в 1960-х годах несколько физиков, включая Питера Хиггса. Они предположили существование особого поля — поля Хиггса, которое пронизывает всё пространство. Взаимодействие частиц с этим полем и придает им массу. Квантом этого поля является бозон Хиггса.
Открытие бозона Хиггса в 2012 году стало триумфом современной физики. Два независимых эксперимента — ATLAS и CMS — одновременно зафиксировали следы этой неуловимой частицы в столкновениях протонов при энергиях в несколько тераэлектронвольт.
Однако открытие было лишь началом. Физикам предстояло детально изучить, как именно бозон Хиггса взаимодействует с различными типами частиц. Ранние эксперименты подтвердили его связь с тяжелыми кварками третьего поколения — топ- и боттом-кварками. Но изучение взаимодействий с более легкими кварками оказалось значительно сложнее.
Особый интерес представляют чарм-кварки второго поколения. Эти частицы занимают промежуточное положение по массе между легкими кварками первого поколения (из которых состоят протоны и нейтроны) и тяжелыми кварками третьего поколения. Понимание того, как бозон Хиггса взаимодействует с чарм-кварками, поможет построить полную картину механизма образования массы в природе.
Технические препятствия и революция машинного обучения в физике частиц
Изучение распада бозона Хиггса на чарм-кварки представляет собой исключительно сложную задачу по нескольким причинам. Во-первых, такие события крайне редки. Среди миллиардов столкновений протонов лишь ничтожная доля приводит к рождению бозона Хиггса, а еще меньшая часть — к его распаду именно на чарм-кварки.
Во-вторых, кварки не существуют в свободном состоянии. Сразу после образования они адронизируются — образуют струи частиц, называемые джетами. Эти джеты представляют собой коллимированные потоки адронов, которые разлетаются от точки столкновения и быстро распадаются.
Основная проблема заключается в том, что джеты от чарм-кварков очень похожи на джеты от других типов кварков. Традиционные методы идентификации, основанные на характерных временах жизни частиц, оказываются недостаточно эффективными для чарм-кварков. Их время жизни короче, чем у боттом-кварков, но длиннее, чем у легких кварков, что создает промежуточную ситуацию, трудную для анализа.
Как отмечает Себастьян Вухтерль, научный сотрудник ЦЕРН: «Этот поиск потребовал кардинального изменения аналитических методов. Поскольку чарм-кварки сложнее маркировать, чем боттом-кварки, мы полагались на передовые техники машинного обучения для отделения сигнала от фона».
Команда эксперимента CMS разработала двухуровневый подход с использованием искусственного интеллекта:
- Графовые нейронные сети для улучшения идентификации чарм-джетов
- Трансформерные сети для классификации событий столкновений
Первый алгоритм рассматривает каждый джет как сеть взаимосвязанных частиц. Он анализирует топологические особенности распада, учитывая не только энергии и импульсы отдельных частиц, но и их взаимное расположение в пространстве. Это позволяет выявить тонкие структурные паттерны, характерные именно для распадов чарм-кварков.
Графовые нейронные сети оказались особенно эффективными, поскольку они естественным образом работают с нерегулярными структурами данных. В отличие от обычных изображений, джеты частиц не имеют фиксированного размера или регулярной сетки пикселей. Каждое событие уникально по количеству частиц и их расположению.
Прорывные алгоритмы распознавания частиц и обработки событий
Второй компонент системы ИИ — трансформерная архитектура, изначально разработанная для обработки естественного языка и лежащая в основе таких систем, как ChatGPT. Исследователи адаптировали эту технологию для классификации физических событий.
Трансформер анализирует глобальные характеристики каждого события столкновения, учитывая взаимосвязи между всеми зарегистрированными частицами. Он способен выделить события, в которых вероятно присутствует бозон Хиггса, распадающийся на чарм-кварки, среди огромного количества фоновых процессов.
Обучение алгоритма идентификации чарм-джетов проводилось на сотнях миллионов смоделированных джетов. Исследователи использовали детальные компьютерные симуляции столкновений частиц, которые воспроизводят все известные физические процессы с высокой точностью.
Процесс обучения включал несколько этапов:
- Генерация обучающих данных с использованием Monte-Carlo симуляций
- Маркировка данных экспертами-физиками
- Итерационное улучшение алгоритмов с проверкой на независимых тестовых выборках
- Валидация результатов на реальных экспериментальных данных
Особое внимание уделялось предотвращению переобучения — ситуации, когда алгоритм хорошо работает на обучающих данных, но плохо обобщается на новые случаи. Для этого использовались различные техники регуляризации и кросс-валидации.
Результаты превзошли ожидания. Новый алгоритм показал значительно более высокую точность идентификации чарм-джетов по сравнению с традиционными методами. Это стало возможным благодаря способности нейронных сетей выявлять сложные многомерные корреляции в данных, которые не видны человеческому глазу.
Команда также разработала методы интерпретации решений алгоритма. Это критически важно в научных исследованиях, где необходимо понимать, на основании каких признаков принимается решение. Техники визуализации позволили исследователям увидеть, какие характеристики джетов наиболее важны для классификации.
Значительные результаты исследования и перспективы будущих открытий
Анализ сосредоточился на данных, собранных с 2016 по 2018 год во время второго запуска Большого адронного коллайдера. Исследователи изучали события, в которых бозон Хиггса рождается вместе с парой топ-кварков — один из наиболее перспективных каналов для поиска распадов на чарм-кварки.
Объединив новые результаты с данными предыдущих исследований, команда CMS достигла примерно 35-процентного улучшения чувствительности измерений взаимодействия Хиггса с чарм-кварками. Это может показаться скромным прогрессом, но в экспериментальной физике частиц такие улучшения часто являются результатом многолетнего труда и представляют значительный шаг вперед.
Исследователи установили наиболее точные на сегодняшний день ограничения на вероятность распада бозона Хиггса на чарм-кварки. Хотя прямое наблюдение этого процесса пока не достигнуто, полученные результаты существенно сузили диапазон возможных значений и приблизили науку к окончательному ответу.
Важность этих результатов выходит за рамки конкретного измерения. Успешное применение искусственного интеллекта в физике частиц открывает новые возможности для будущих исследований. Методы, разработанные для поиска распадов Хиггса на чарм-кварки, могут быть адаптированы для изучения других редких процессов.
Ян ван дер Линден, постдокторант из Гентского университета, прокомментировал: «Наши результаты знаменуют важный шаг. С большим количеством данных от предстоящих запусков БАК и улучшенными методами анализа мы можем получить прямое понимание взаимодействия бозона Хиггса с чарм-кварками — задача, которая казалась невозможной несколько лет назад».
Будущие перспективы исследований включают несколько направлений:
- Анализ данных Run 3 — нового этапа работы БАК, начавшегося в 2022 году с повышенной энергией и светимостью
- Разработка еще более совершенных алгоритмов ИИ, включая квантовые вычисления и гибридные классические-квантовые подходы
- Расширение поиска на другие типы взаимодействий бозона Хиггса с частицами первого поколения
- Подготовка к High-Luminosity LHC — модернизированной версии коллайдера, которая начнет работу в 2030-х годах
Высокосветимостный БАК будет производить в 10 раз больше данных в год, что потребует еще более продвинутых методов анализа. Искусственный интеллект станет неотъемлемой частью этих исследований, поскольку традиционные вычислительные методы не смогут справиться с таким объемом информации.
Кроме того, успех в применении ИИ для физики частиц стимулирует междисциплинарное сотрудничество. Методы, разработанные для анализа данных ЦЕРН, находят применение в астрофизике, медицинской диагностике и других областях науки. В свою очередь, достижения в области компьютерного зрения и обработки естественного языка адаптируются для решения физических задач.
Это исследование демонстрирует, как синергия фундаментальной науки и передовых технологий приводит к прорывным открытиям. Каждый шаг в понимании бозона Хиггса приближает нас к ответам на глубочайшие вопросы о природе реальности и происхождении массы во вселенной.