Die Chinesische Akademie der Wissenschaften und die Peking-Universität ändern die Spielregeln für zukünftige Collider-Experimente und entwickeln eine KI-gesteuerte Technologie zur Identifizierung von Injektionsquellen

Schematische Darstellung eines Doppelinjektionsereignisses, simuliert im Circular Electron Positron Collider (CEPC). (Quelle: Institut für Hochenergiephysik, Chinesische Akademie der Wissenschaften)

Herausgeber|Ziluo

Quarks und Gluonen sind im Standardmodell der Teilchenphysik Elementarteilchen. Quarks und Gluonen können sich im Standardmodell der Teilchenphysik nicht frei in Raum und Zeit bewegen und kann nur in zusammengesetzte Teilchen wie Protonen oder Neutronen gebunden werden.

Die im Collider-Experiment erzeugten hochenergetischen Quarks oder Gluonen werden durch komplexe Wechselwirkungen in eine große Anzahl endgültiger Teilchen umgewandelt, die in einem kleineren Winkel entlang der Bewegungsrichtung der ursprünglichen Quarks oder Gluonen ausgestoßen werden Dieses Phänomen wird als Injektion bezeichnet.

Kürzlich haben das Team von Ruan Manqi vom Institut für Hochenergiephysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, das Team von Zhou Chen von der Universität Peking und der Forscher Qu Huilin vom CERN eine Technologie zur Identifizierung von Strahlquellen vorgeschlagen. Diese Technologie kann die wissenschaftlichen Entdeckungsmöglichkeiten von Hochenergie-Collider-Experimenten erheblich verbessern.

Durch die Kombination des ursprünglichen Hochleistungsalgorithmus zur Partikelflussrekonstruktion Arbor und der fortschrittlichen künstlichen Intelligenztechnologie ParticleNet entwickelte das Forschungsteam eine effiziente Technologie zur Identifizierung von Injektionsquellen. Durch die Erfassung der winzigen Unterschiede zwischen verschiedenen Jet-Typen kann diese Technologie gleichzeitig und effizient elf verschiedene Jets unterscheiden, die von fünf Quark-Typen (Up, Down, Strange, Charm und Bottom), fünf Antiquark-Typen und Gluonen erzeugt werden.

Diese Technologie kann Wissenschaftlern dabei helfen, die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Teilchen, Quarks und Gluonen genau zu messen und einige extrem schwache Zerfallssignale von Higgs-Teilchen zu erfassen. Diese Technologie kann die Genauigkeit wichtiger physikalischer Messungen an künftigen Collidern um eine Größenordnung verbessern und so die wissenschaftlichen Entdeckungsfähigkeiten großer wissenschaftlicher Geräte erheblich erweitern.

Der Rezensent bewertete es als „weltweit beste Identifikationsleistung“, „veränderte die Spielregeln“ und „schuf eine neue Vision für genaue Messungen in zukünftigen Collider-Experimenten“.

Die Studie trug den Titel „Jet-Origin Identification and Its Application at an Electron-Positron Higgs Factory“ und wurde am 31. Mai 2024 in „Physical Review Letters“ veröffentlicht.

Link zum Papier: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221802

Injektionen können in Hochenergie-Kollisionsexperimenten genau identifiziert werden ist, welche Art von Quark oder Gluon für die Entdeckung und das Verständnis der physikalischen Gesetze hinter dem Collider-Fall äußerst wichtig ist. Allerdings sind die von verschiedenen Quarks und Gluonen erzeugten Jets in ihrer Konfiguration sehr ähnlich und es ist sehr schwierig, den Ursprung der Jets genau zu bestimmen.

Abbildung: Ereignisanzeige für ein ?+⁢?−→?⁢¯?⁢?→?⁢¯?⁢?⁢? (√?=240 GeV) Ereignis, simuliert und rekonstruiert mit dem CEPC-Basisdetektor. (Quelle: Papier)

Identifizierung von Jet-Ursprüngen

Hintergrund

Um die wissenschaftlichen Entdeckungsmöglichkeiten von Hochenergie-Collider-Experimenten zu verbessern, haben Forscher das Konzept der Jet-Ursprungsidentifizierung vorgeschlagen und Jets wie folgt unterteilt Typen:

• Fünf Arten von Quarks: a, b, s, u, d
• Fünf Arten von Antiquarks: a¯, b¯, s¯, u¯, d¯
• Gluonen

Wichtigkeit

Eine erfolgreiche Identifizierung von Jet-Quellen ist für die experimentelle Teilchenphysik an der Energiegrenze, wie etwa dem Large Hadron Collider, von entscheidender Bedeutung, da sie den großen Hintergrund in Prozessen der Quantenchromodynamik (QCD) effektiv reduzieren kann.

Methoden

Forscher verwendeten GEANT4-basierte Simulationen (sogenannte Vollsimulationen), um das Konzept der Identifizierung des Injektionsursprungs in physikalischen Ereignissen in der Electron-Positron Higgs Factory umzusetzen, der Zukunft, die höchste Priorität für das Collider-Projekt hat. Forscher haben Softwaretools wie Arbor und ParticleNet für die Rekonstruktion von Partikelflussereignissen und die Identifizierung von Injektionsquellen entwickelt.

Leistung

Die Studie demonstriert die Leistung bei der Unterscheidung des Jet-Ursprungs mithilfe einer 11-dimensionalen Verwirrungsmatrix (M11), die die Leistung von Jet-„Geschmacks“-Markern und Jet-Ladungsmessungen demonstriert.

Abbildung: Gesamtleistung bei der Unterscheidung des Injektionsursprungs unter Verwendung der 11-dimensionalen Verwirrungsmatrix M11. (Quelle: Papier) Die Forscher verwendeten die Identifizierung des Jet-Ursprungs auf Messungen seltener und exotischer Higgs-Boson-Zerfälle im Rahmen des CEPC-Nominal-Higgs-Betriebsszenarios. Diese Szene wird voraussichtlich in

seinBei einer integrierten Leuchtkraft von 20 ab^−1 bei GeV können 4 × 10^6 Higgs-Bosonen akkumuliert werden. Die seltenen Zerfälle H → ss¯, uu¯ und dd¯ und die Flavor-Changing Neutral Flow (FCNC)-Zerfälle H → sb, ds, db und uc werden analysiert (wobei sb sb¯ oder s¯b, ds, db und bedeutet). Dasselbe gilt für uc).

Leiten Sie Obergrenzen für diese sieben Prozesse ab, die von 10^−3 bis 10^−4 reichen. Im Standardmodell beträgt das vorhergesagte Verzweigungsverhältnis für den H → ss¯ ​​​​-Prozess 2,3 × 10^−4 und die abgeleitete Obergrenze entspricht dem Dreifachen der Vorhersage des Standardmodells. Es wird erwartet, dass die Verzweigungsverhältnisse von H → uu¯ und dd¯ weniger als 10^−6 betragen, während die Verzweigungsverhältnisse des obigen FCNC-Prozesses basierend auf den Schleifenbeiträgen voraussichtlich weniger als 10^−7 betragen.

Abbildung: Effizienz der Injektionsgeschmackskennzeichnung und Ladungswechselrate. (Quelle: Papier)

Diese Technologie bietet Wissenschaftlern ein leistungsstarkes neues Werkzeug für die wissenschaftliche Erkundung des zukünftigen Colliders und beweist außerdem, dass die komplexen Informationen, die im Injektionserzeugungsprozess enthalten sind, durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen der künstlichen Intelligenz verstanden und verarbeitet werden können.

In Zukunft plant das wissenschaftliche Forschungsteam, die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz in umfassenderen und tieferen wissenschaftlichen Fragestellungen weiter zu untersuchen.

Link zum Papier: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221802

Referenzinhalt:

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

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

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Chinesische Akademie der Wissenschaften und die Peking-Universität ändern die Spielregeln für zukünftige Collider-Experimente und entwickeln eine KI-gesteuerte Technologie zur Identifizierung von Injektionsquellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!