編輯 | 紫羅
夸克和膠子是粒子物理標準模型中的基本粒子，與電子或光子不同，夸克和膠子不能在時空中自由運動，只能被束縛在如質子或中子這樣的複合粒子中。
對撞機實驗中產生的高能夸克或膠子會透過複雜的相互作用轉化為大量的末態粒子，後者將沿著原夸克或膠子的運動方向在較小的角度內噴射而出，這一現象被稱為噴注。
近日，中國科學院高能物理研究所阮曼奇團隊、北京大學周辰團隊和歐洲核子研究中心曲慧麟研究員，提出了一種噴注本源鑑別技術。這一技術可大幅提升高能對撞機實驗的科學發現能力。
結合原創的高效能粒子流重建演算法 Arbor 以及先進的人工智慧技術 ParticleNet，該研究團隊開發了一種高效的噴注本源識別技術。該技術透過捕捉不同種類噴注之間的微小差異，可同時高效區分由五種夸克（上、下、奇異、粲、底）、五種反夸克，以及膠子產生的十一種不同噴注。
這一技術可以幫助科學家準確測量不同粒子同夸克以及膠子之間的相互作用，並捕捉某些極其微弱的希格斯粒子衰變訊號。該技術可以把未來對撞機上關鍵物理測量的精確程度提升一個數量級，大幅擴充套件了大科學裝置的科學發現能力。
被審稿人評價為「世界頂級的鑑別效能」，「改變了遊戲規則」，「開創了未來對撞機實驗上精確測量的新視野」。
該研究以《Jet-Origin Identification and Its Application at an Electron-Positron Higgs Factory》為題，於 2024 年 5 月 31 日發表在《Physical Review Letters》上。
噴注在高能對撞實驗中可大量產生，準確鑑別噴注的本源、即噴注來源於何種夸克或膠子，對於發掘和理解對撞機事例背後的物理規律極為重要。另一方面，產生自不同夸克和膠子的噴注在構型上極為相似，準確鑑別噴注本源的難度非常高。
為了增強高能對撞機實驗的科學發現能力，研究人員提出並實現了噴注本源鑑別的概念，將噴注分為五種夸克種類（a，b，s，u，d）；五種反夸克（a¯，b¯，s¯，u¯，d¯），以及膠子。
成功的噴注本源鑑別對於能量前沿的實驗粒子物理至關重要。在大型強子對撞機上，成功區分夸克噴注和膠子噴注可以有效降低量子色動力學（QCD）過程中典型的大背景。
研究人員使用基於 GEANT4 的模擬（為簡單起見，稱為完整模擬）實現了電子-正電子希格斯工廠物理事件中噴注本源鑑別的概念，電子-正電子希格斯工廠被確定為最高優先順序的未來對撞機專案。研究人員開發了必要的軟體工具 Arbor 和 AI 技術 ParticleNet，用於粒子流事件重建和噴注本源鑑別。
研究使用一個 11 維混淆矩陣（為簡單起見，稱為 M11）來展示噴注本源鑑別效能，該矩陣展示了噴注「味道」（flavor）標記和噴流電荷測量的效能。
研究人員將噴注本源鑑別應用於 CEPC 標稱希格斯執行場景下稀有和奇異的希格斯玻色子衰變測量。該場景預計在GeV 處積分光度為 20 ab^−1，可積累 4 × 10^6 個希格斯玻色子。研究分析了稀有衰變 H → ss¯、uu¯ 和 dd¯ 以及味道變化中性流 (FCNC) 衰變 H → sb、ds、db 和 uc（其中，sb 表示 sb¯ 或 s¯b，ds、db 和 uc 亦同）。
推匯出這七個過程的上限，範圍從 10^−3 到 10^−4。在標準模型中，H → ss¯ 過程的預測分支比為 2.3 × 10^−4，推匯出的上限相當於標準模型預測的 3 倍。H → uu¯ 和 dd¯ 的分支比預計小於 10^−6，而根據環路貢獻，上述 FCNC 過程的分支比預計小於 10^−7。
該技術不僅為科學家們在未來對撞機上的科學探索提供了強有力的全新工具，也證明了噴注產生過程內所蘊含的複雜資訊可以被先進的人工智慧演算法理解並利用。在未來，科研團隊計劃進一步研究人工智慧技術在更廣泛、更深層的科學問題上的應用。
論文連結：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.132.221802
參考內容：
https://phys.org/news/2024-06-ai-powered-jet-identification-technology.html
https://www.ccnta.cn/article/17151.html