Огромные ускорители частиц, такие как Большой адронный коллайдер, могут генерировать миллиарды таких столкновений в минуту, сталкивая пучки протонов со скоростью, близкой к скорости света. Затем ученые проводят измерения этих столкновений в надежде обнаружить странное, непредсказуемое поведение, выходящее за рамки установленного учебника физики, известного как Стандартная модель.
Теперь физики Массачусетского технологического института нашли способ автоматизировать поиск странной и потенциально новой физики с помощью метода, который определяет степень сходства между парами событий столкновения. Таким образом, они могут оценить взаимосвязь между сотнями тысяч столкновений при столкновении протонного пучка и создать геометрическую карту событий в соответствии с их степенью сходства.
Исследователи говорят, что их новая методика – первая, которая связывает множество столкновений частиц друг с другом, как в социальной сети.
«Карты социальных сетей основаны на степени связи между людьми и, например, на том, сколько соседей вам нужно, прежде чем вы переходите от одного друга к другому», – говорит Джесси Талер, доцент физики Массачусетского технологического института. "Здесь та же идея."
Талер говорит, что эта социальная сеть столкновений частиц может дать исследователям представление о более связанных и, следовательно, более типичных событиях, которые происходят при столкновении протонов. Они также могут быстро обнаружить несходные события на окраинах сети столкновений, которые они могут дополнительно исследовать на предмет потенциально новой физики. Он и его сотрудники, аспиранты Патрик Комиске и Эрик Методиев, проводили исследования в Центре теоретической физики Массачусетского технологического института и Лаборатории ядерных наук Массачусетского технологического института.
На этой неделе они подробно описывают свою новую технику в журнале Physical Review Letters.
Агностический взгляд на данные
Группа Талера частично фокусируется на разработке методов анализа открытых данных с LHC и других объектов коллайдера частиц в надежде найти интересную физику, которую другие могли изначально упустить.
"Доступ к этим общедоступным данным был прекрасен", – говорит Талер. "Но сложно просеять эту гору данных, чтобы понять, что происходит."
Физики обычно просматривают данные коллайдера в поисках конкретных моделей или энергий столкновений, которые, по их мнению, представляют интерес, основываясь на теоретических предсказаниях.
Так было с открытием бозона Хиггса, неуловимой элементарной частицы, предсказанной Стандартной моделью. Теоретически свойства частицы были подробно описаны, но не наблюдались до 2012 года, когда физики, примерно зная, что искать, обнаружили сигнатуры бозона Хиггса, спрятанные среди триллионов столкновений протонов.
Но что, если частицы демонстрируют поведение, выходящее за рамки того, что предсказывает Стандартная модель, а у физиков нет теории, которую можно было бы предвидеть??
Талер, Комиске и Методиев нашли новый способ просеивать данные коллайдера, не зная заранее, что искать. Вместо того, чтобы рассматривать одно событие столкновения за раз, они искали способы сравнить несколько событий друг с другом, с идеей, что, возможно, определяя, какие события являются более типичными, а какие менее типичными, они могли бы выделить выбросы с потенциально интересными, неожиданное поведение.
«Что мы пытаемся сделать, так это быть агностиками относительно того, что мы считаем новой физикой или нет», – говорит Методиев. "Мы хотим, чтобы данные говорили сами за себя."
Движущаяся грязь
Данные коллайдера частиц забиты миллиардами столкновений протонов, каждое из которых представляет собой отдельные брызги частиц. Команда поняла, что эти спреи по сути являются облаками точек – совокупностями точек, похожих на облака точек, которые представляют сцены и объекты в компьютерном зрении.
Исследователи в этой области разработали арсенал методов для сравнения облаков точек, например, чтобы позволить роботам точно идентифицировать объекты и препятствия в своей среде.
Методиев и Комиске использовали аналогичные методы для сравнения облаков точек между парами столкновений в данных коллайдера частиц. В частности, они адаптировали существующий алгоритм, который предназначен для расчета оптимального количества энергии или «работы», необходимой для преобразования одного облака точек в другое. Суть алгоритма основана на абстрактной идее, известной как «расстояние движителя земли»."
«Вы можете представить отложения энергии как грязь, и вы – землерой, который должен перемещать эту грязь из одного места в другое», – объясняет Талер. "Количество пота, которое вы тратите на переход от одной конфигурации к другой, – это понятие расстояния, которое мы вычисляем."
Другими словами, чем больше энергии требуется, чтобы преобразовать одно облако точек, чтобы оно стало напоминать другое, тем дальше они друг от друга с точки зрения сходства. Применяя эту идею к данным коллайдера частиц, команда смогла вычислить оптимальную энергию, которая потребуется для преобразования одного облака точек в другое, по одной паре за раз. Каждой паре они присвоили номер, основанный на «расстоянии» или степени сходства, которое они вычислили между двумя. Затем они рассмотрели каждое облако точек как одну точку и разместили эти точки в своего рода социальной сети.
Команда смогла построить социальную сеть из 100000 пар событий столкновения из открытых данных, предоставленных LHC, используя свою технику. Исследователи надеются, что, рассматривая наборы данных о столкновениях как сети, ученые смогут быстро пометить потенциально интересные события на границах данной сети.
«Мы хотели бы иметь страницу в Instagram для всех безумных событий или облаков точек, записанных LHC в определенный день», – говорит Комиске. "Этот метод – идеальный способ определить это изображение.
Потому что вы просто находите то, что дальше всего от всего остального."
Типичные общедоступные наборы данных коллайдера обычно включают несколько миллионов событий, которые были предварительно выбраны из первоначального хаоса из миллиардов столкновений, произошедших в любой момент в ускорителе частиц. Талер говорит, что команда работает над способами расширения своей техники для построения более крупных сетей, чтобы потенциально визуализировать «форму» или общие отношения во всем наборе данных о столкновениях частиц.
В ближайшем будущем он планирует испытать методику на исторических данных, которые, как теперь известно физикам, содержат важные открытия, такие как первое обнаружение в 1995 году топ-кварка, самой массивной из всех известных элементарных частиц.
«Топ-кварк – это объект, который дает начало этим забавным трехлучевым брызгам излучения, которые очень отличаются от типичных одно- или двухлучевых спреев», – говорит Талер. "Если бы мы смогли заново открыть топ-кварк в этих архивных данных, с помощью этой техники, которая не должна знать, какую новую физику он ищет, это было бы очень увлекательно и могло бы вселить в нас уверенность в применении этого к текущим наборам данных, чтобы найти более экзотические предметы."
Это исследование частично финансировалось U.S. Министерство энергетики, Фонд Саймонса и MIT Quest for Intelligence.