Parçacıkların ve etkileşimlerinin altında yatan ilkelerin derinlemesine anlaşılması, LHC fizik programının birincil hedefidir. LHC kısaltmasını “Büyük Hadron Çarpıştırıcısı” olarak kullanıyoruz.
Bilim insanları bu arayışın bir parçası olarak Standart Model’in (SM) ötesinde fiziğin varlığını doğrulayabilecek yeni parçacıkların kanıtlarını aramaktadır. SM ötesi fiziğin kesin şeklini tahmin etmek zor olsa da, bir dizi hipotez SM’nin Higgs bozonunun ekstra ortak parçacıklara ihtiyacı olduğunu öne sürüyor. Bu ortaklar farklı bir kütleye sahip olacak ancak örneğin “spin” açısından Standart Model Higgs bozonuna benzer şekilde işlev görecektir.
Resimde bu yeni parçacıkların tipik bir imzasını göstermektedir. φ ve X sırasıyla daha hafif ve daha ağır partnerlerdir ve her ikisi de Higgs bozonuna benzer bir şekilde çiftleşmektedir.
Özellikle, burada φ’nin Higgs bozonunun keşfinde kullanılana benzeyen bir bozunma kanalı olan iki fotona bozunduğu gösterilmektedir. Fotonlar yalnızca elektromanyetik kalorimetre ile etkileşime girdiğinden, iyi anlaşılmış elektromanyetik duşlar ve büyük ölçüm çözünürlüğü ile sonuçlanan “temiz” bir imza sunarlar.
Bu, son durumda fotonlarla bozunmaları açıkça keşfetmeyi avantajlı hale getirir. Bu da fotonları son durumda kullanmayı, kütlesi bilinmeyen yeni parçacıkları aramak için mükemmel bir yöntem haline getirir.
Henüz iyi araştırılmadığı için, X kütlesinin çok büyük ve φ kütlesinin mütevazı olduğu senaryoya karşılık gelen kinematik bölgenin genellikle araştırmayı yoğunlaştırmak için ilgi çekici bir alan olduğu düşünülmektedir. Ek olarak, φ son derece hafif olduğunda, iki foton (φ bozunma ürünleri) büyük ölçüde üst üste binecek ve foton tanımlama için sıklıkla kullanılan cihazların bozulmasına yol açacaktır.
Bu durum nihai imzanın analitik olarak karakterize edilmesini son derece zorlaştırır, ancak bir yapay zeka (AI) tekniğinin üstesinden gelmesi için ideal bir sorundur! Aslında, bu YZ teknikleri Higgs bozonunun “egzotik” bozunumlarını aramak için zaten uygulanıyor ve parçacık fiziğinde etkili araçlar olarak hızla ortaya çıkıyorlar.
Makine öğrenimi bilgisayarla görme teknikleri kullanılarak çok sayıda insan yüzünün ayırt edilebildiği yaygın olarak bilinmektedir.
Bir molekül malzeme bilimi incelemesi söz konusu olduğunda işler o kadar basit değildir. Neyse ki SM’nin YZ tekniklerini onaylamak ve kontrol etmek için kullanacağımız iyi anlaşılmış formları var.
Örnek olarak, ayrıca iki fotona bozunan η mezon mükemmel bir test ortamı sağlar.
İki fotonun kapladığı CMS durumları içindeki η→γγ bozunanlarını avlamak için bu AI prosedürlerini uyguladığımızda η mezonunu temiz bir şekilde ayırt etmeye ve yeniden oluşturmaya hazırız.
Bu bize bilgisayarlı görme prosedürlerinin şüphesiz modern parçacıkları aramak (ve muhtemelen bulmak) için bağlanabileceği konusunda olağanüstü bir kesinlik veriyor.
Bilgisayarlardaki özel programlar, Higgs bozonunun X ve φ ortaklarının araştırılması, her iki φ’nin de çarpıştırılmış foton çiftlerine bozunduğu varsayımsal X→φφ mekanizması kullanılarak gerçekleştirilmiştir; geniş bir kütle aralığı incelenmiştir. Araştırmamız bu yeni parçacıklar için herhangi bir kanıt göstermediğinden, X ve φ kütlelerinin bir fonksiyonu olarak bu mekanizmanın üretim oranı üzerinde üst sınırlar belirledik.
Bu araştırma, yapay zeka sistemlerinin hem yeni büyük parçacıkları arama hem de gürültüden birleştirilmiş iki foton imzasını temiz bir şekilde tanımlama konusundaki faydasını net bir şekilde ortaya koyuyor. Bu makine öğrenimi yöntemleri sürekli olarak iyileşiyor, bu nedenle bunların ileriye dönük orijinal LHC veri çalışmalarında uygulanması ve aramamızın daha da zor senaryoları içerecek şekilde genişletilmesi kaçınılmazdır.
Kesin olan bir şey var: LHC, RUN3’te ek veriler topladıkça, bu tür bilgisayarlı görme algoritmalarının koşutlanmış difotonlara kullanılmasının da parlak bir geleceği olabilecektir.
Kaynak: CERN – Home – News
