AI帮助大型强子对撞机在探测新粒子方面取得突破

AI帮助大型强子对撞机在探测新粒子方面取得突破 ATLAS 和 CMS 协作小组正在使用最先进的机器学习技术来搜索可能预示着新物理学的奇异对撞。图片来源:S Sioni/CMS-PHO-EVENTS-2021-004-2/M Rayner大型强子对撞机(LHC)实验的主要目标之一是寻找新粒子的迹象,这可以解释物理学中的许多未解之谜。通常情况下,寻找新物理学的目的是以理论预测为指导,一次寻找一种特定类型的新粒子。但是,寻找未预测到的、意想不到的新粒子呢?对物理学家来说,在不清楚要寻找什么的情况下筛选大型强子对撞机实验中发生的数十亿次对撞是一项艰巨的任务。因此,ATLAS 和 CMS 协作小组让人工智能(AI)简化了这一过程,而不是梳理数据和寻找异常。在3月26日举行的莫里翁德 会议(Rencontres de Moriond )上,来自CMS合作项目的物理学家们展示了利用各种机器学习技术搜索成对"喷流"所获得的最新成果。这些喷流是源自强相互作用夸克和胶子的粒子的准直喷流。它们特别难以分析,但可能隐藏着新的物理学。被人工智能算法确定为高度异常、因此可能来自新粒子的 CMS 事件之一的事件显示。资料来源:CMS 协作ATLAS 和 CMS 的研究人员在搜索喷流时使用了多种策略来训练人工智能算法。通过研究其复杂能量特征的形状,科学家们可以确定是什么粒子产生了喷流。利用真实的碰撞数据,这两个实验的物理学家正在训练他们的人工智能,以识别源自已知粒子的喷流的特征。然后,人工智能能够区分这些喷流和非典型喷流特征,后者可能预示着新的相互作用。这将在数据集中显示为非典型喷流的累积。另一种方法是指示人工智能算法考虑整个碰撞事件,并在检测到的不同粒子中寻找异常特征。这些异常特征可能预示着新粒子的存在。2023 年7 月,ATLAS 发布的一篇论文展示了这一技术,这是在大型强子对撞机结果中首次使用无监督机器学习技术。在 CMS,一种不同的方法是物理学家创建潜在新信号的模拟示例,然后让人工智能识别真实数据中与常规喷流不同但与模拟相似的碰撞。在 CMS 公布的最新结果中,每种人工智能训练方法对不同类型的新粒子表现出不同的敏感性,没有一种算法被证明是最好的。CMS 团队能够限制产生异常喷流的几种不同类型粒子的产生率。他们还能够证明,与传统技术相比,人工智能主导的算法大大提高了对各种粒子特征的灵敏度。这些结果表明,机器学习正在彻底改变对新物理学的探索。CMS分析团队的奥兹-阿姆拉姆(Oz Amram)说:"我们已经有了进一步改进算法的想法,并将其应用于数据的不同部分,以搜索多种粒子。"编译自/ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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三年改造后,大型强子对撞机再出发

三年改造后,大型强子对撞机再出发 在大型强子对撞机2018-22年关闭期间,ALICE实验中的探测器进行了改造。 对新物理学的追寻再度开启。世界上最强大的粉碎高能粒子机器,大型强子对撞机(LHC),在关闭三年多后重新启动。在日内瓦附近的欧洲核子研究中心CERN,质子束再次在其27公里的环路中呼啸而过。7月,物理学家们启动了实验,观察粒子束的对撞。 在2009-13年和2015-18年的前两个阶段,LHC探索了现在已知的物理世界。所有这些工作包括2012年希格斯玻色子的成功发现再次确定了物理学家目前对塑造宇宙的粒子和力的最佳描述:标准模型。但是,科学家们筛选了以千兆计的高能对撞的碎片,还是没有找到任何令人惊讶的新粒子或其他完全未知的东西的证据。 这一次可能会有所不同。迄今为止,LHC的建造成本为92亿美元,其中包括最新的升级:第三版包含更多的数据、更好的探测器和寻找新物理的创新方法。更重要的是,科学家们会从一个诱人的反常结果清单(比上次运行开始时更多)开始,其中藏着寻找标准模型之外粒子的方向。 ... 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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大型强子对撞机在揭示宇宙基本力方面取得里程碑式进展

大型强子对撞机在揭示宇宙基本力方面取得里程碑式进展 在欧洲核子研究中心的广泛参与基础上,罗切斯特大学团队最近实现了对粒子物理标准模型的重要组成部分电弱混合角的"难以置信的精确"测量。资料来源:塞缪尔-约瑟夫-赫佐格;朱利安-马里乌斯-奥尔丹在探索宇宙奥秘的过程中,罗切斯特大学的研究人员数十年来一直参与欧洲核研究组织(通常称为欧洲核子研究中心)的国际合作。在广泛参与欧洲核子研究中心(CERN)工作,特别是参与 CMS(紧凑渺子螺线管)合作项目的基础上,由乔治-帕克(George E. Pake)物理学教授阿里-博德克(Arie Bodek)领导的罗切斯特团队最近取得了突破性的里程碑成果。他们的成果集中于测量电弱混合角,这是粒子物理标准模型的一个重要组成部分。该模型描述了粒子如何相互作用,并精确预测了物理学和天文学中的大量现象。博德克说:"最近对电弱混合角的测量非常精确,它是通过欧洲核子研究中心的质子碰撞计算得出的,加强了人们对粒子物理学的理解。"CMS合作组织汇集了来自全球各地的粒子物理学界人士,以更好地了解宇宙的基本规律。除博德克外,罗切斯特大学的 CMS 协作小组成员还包括首席研究员、物理学教授 Regina Demina 和物理学副教授 Aran Garcia-Bellido,以及博士后研究助理、研究生和本科生。罗切斯特大学的研究人员作为紧凑渺子螺线管(CMS)协作组的成员,长期在欧洲核子研究中心工作,包括在 2012 年发现希格斯玻色子的过程中发挥了关键作用。资料来源:塞缪尔-约瑟夫-赫佐格;朱利安-马里乌斯-奥尔丹欧洲核子研究中心位于瑞士日内瓦,是世界上最大的粒子物理实验室,以其突破性发现和尖端实验而闻名于世。罗切斯特的研究人员长期在欧洲核子研究中心工作,是 CMS 协作小组的成员之一,包括在2012 年发现希格斯玻色子的过程中发挥了关键作用,这种基本粒子有助于解释宇宙中质量的起源。该合作项目的工作包括收集和分析从欧洲核子研究中心大型强子对撞机(LHC)的紧凑μ介子螺线管探测器收集到的数据,LHC是世界上最大、最强大的粒子加速器。大型强子对撞机由17英里长的超导磁体和加速结构组成,建在地下,横跨瑞士和法国边境。大型强子对撞机的主要目的是探索物质的基本构成元素以及支配它们的力量。为此,它将质子或离子束加速到接近光速,并以极高的能量使它们相互撞击。这些碰撞再现了类似于宇宙大爆炸后几分之一秒的条件,使科学家能够研究粒子在极端条件下的行为。19 世纪,科学家发现电和磁的不同作用力之间存在联系:变化的电场会产生磁场,反之亦然。这一发现构成了电磁学的基础,它将光描述为波,并解释了光学中的许多现象,同时还描述了电场和磁场如何相互作用。在这一认识的基础上,物理学家在 20 世纪 60 年代发现电磁力与另一种力弱力有关。弱力在原子核内运行,负责放射性衰变和太阳能源生产等过程。这一发现促成了弱电理论的发展,弱电理论认为电磁力和弱力实际上是一种统一力的低能表现形式,这种统一力被称为统一弱电相互作用力。希格斯玻色子等重大发现证实了这一概念。最近,欧洲核子研究中心大型强子对撞机上的 CMS 协作小组通过分析数十亿次质子-质子对撞,完成了迄今为止与该理论相关的最精确测量之一。他们的重点是测量弱混合角,这是一个描述电磁力和弱力如何混合在一起产生粒子的参数。以前对电弱混合角的测量曾在科学界引发争论。然而,最新的发现与粒子物理标准模型的预测非常吻合。罗切斯特大学研究生 Rhys Taus 和博士后助理研究员 Aleko Khukhunaishvili 采用新技术最大限度地减少了测量中固有的系统不确定性,从而提高了测量精度。对弱混合角的理解揭示了宇宙中不同的力如何在最小尺度上共同作用,加深了对物质和能量基本性质的理解。博德克说:"自2010年以来,罗切斯特团队一直在开发创新技术并测量这些电弱参数,然后在大型强子对撞机上实施这些技术。"这些新技术预示着对标准模型的预测进行精确测试的新时代已经到来。"编译自/scitechdaily ... PC版: 手机版:

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大型强子对撞机观测到了顶夸克及其反粒子之间的量子纠缠

大型强子对撞机观测到了顶夸克及其反粒子之间的量子纠缠 粒子物理学中的量子纠缠最近,在安东-蔡林格(Anton Zeilinger)和他的团队首次确证两个光子之间存在纠缠的二十年后,ATLAS 和 CMS 实验报告说,在大型强子对撞机上观测到了同时静止产生的顶夸克及其反粒子之间的量子纠缠。确认最重的基本粒子顶夸克之间的量子纠缠为探索我们世界的量子本质开辟了一条新途径,其能量远远超出了量子光学等领域所能达到的水平。同时,大型强子对撞机上顶夸克对的巨大产生率提供了顶夸克的巨大数据样本,为这些研究提供了独一无二的机会。顶级夸克和反粒子之间的量子纠缠在大型强子对撞机上得到证实,标志着高能量子物理学在大量数据和先进分析方法的支持下取得了重大进展。来源:欧洲核子研究中心爱因斯坦对量子力学的挑战在量子力学中,如果我们知道其中一个粒子在测量另一个粒子时的状态,那么这两个粒子就是纠缠的。即使这两个最初纠缠在一起的粒子在测量前彼此相距很远,情况也是如此。这就是爱因斯坦所说的"超距作用":虽然信息的传播速度不可能超过光速,但在对第一个粒子进行测量时,第二个粒子保证会立即处于相应的状态。1934 年,爱因斯坦和他的合作者提出了一个思想实验,他们认为这个实验揭示了量子力学的不一致性。为了解决这个悖论,他们提出,我们对纠缠的描述是不完整的,系统中还有其他我们无法通过实验获得的量在起作用。那么,纠缠就是我们对这些隐藏变量一无所知的结果。测量纠缠的先进技术在一项新的测量中,CMS 合作小组首次研究了以极快的速度同时产生的顶夸克和顶反夸克的自旋纠缠。因此,这两个粒子在衰变之前相距甚远,也就是说,它们之间的距离大于以光速传输的信息所能覆盖的距离。夸克和反夸克自旋之间的相关性是通过观察它们衰变产物的角度分布来测量的。分析中采用了最先进的机器学习方法,以正确分配顶(反)夸克衰变产物,并改进系统不确定性的建模。图 1 显示了在两个不同运动学区域观察到的纠缠程度,以参数ΔE 为特征。图 1:在两个运动学区域观察到的以ΔE 为特征的纠缠水平。图中显示了测量结果(点)及其不确定性,并与 SM 预测值(红线)进行了比较。水平蓝线对应于夸克和反夸克之间以光速交换信息所能解释的最大纠缠度ΔE临界值。第一个分段对应于产生的横动量小于 50 GeV 的顶夸克,而在最后一个分段中,顶夸克对具有很高的不变质量,即相互之间的运动速度很大。在这两个运动学区域测得的ΔE 都大于 1,证实了两个粒子之间的纠缠。特别是在第二个分区,顶夸克-反夸克对的相对速度非常大,只有 10%的情况下它们才有机会进行交流。在这里,纠缠度明显高于ΔE临界值,而ΔE临界值是在光速下通过隐藏变量进行信息交流所能解释的纠缠度。因此,测量结果表明,在已知最重的粒子之间确实存在"超距作用"。资料来源:欧洲核子研究中心编译自/citechdaily ... PC版: 手机版:

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利用AI构建的工具可以有效替代目前快速重建粒子轨迹的方法

利用AI构建的工具可以有效替代目前快速重建粒子轨迹的方法 在核物理领域,电子设备的日子并不好过。世界上最强大的加速器大型强子对撞机(LHC)会产生大量数据,因此,记录所有数据从来都不是一种选择。因此,处理来自探测器的信号波的系统专门从事......"遗忘"它们在几分之一秒内重建二次粒子的轨迹,并评估刚刚观察到的碰撞是否可以忽略,或者是否值得保存下来以作进一步分析。然而,目前重建粒子轨迹的方法很快就不够用了。粒子跟踪中的人工智能波兰克拉科夫波兰科学院核物理研究所(IFJ PAN)的科学家在《计算机科学》(Computer Science)杂志上发表的研究报告指出,利用人工智能构建的工具可以有效替代目前快速重建粒子轨迹的方法。这些工具可能会在未来两三年内首次亮相,很可能是在支持寻找新物理学的 MUonE 实验中。根据 MUonE 探测器内碰撞时记录的撞击情况重建二次粒子轨迹的原理。后续目标用金色标出,硅探测器层用蓝色标出。资料来源:IFJ PAN粒子探测的复杂性在现代高能物理实验中,从碰撞点偏离的粒子会连续穿过探测器的各个层,并在每一层沉积一点能量。在实践中,这意味着如果探测器由十层组成,而二次粒子穿过所有层,则必须根据十个点重建其路径。这项任务看似简单。"探测器内部通常有一个磁场。带电粒子在磁场中沿着弯曲的线运动,这也是被它们激活的探测器元件(用我们的行话说就是"命中")相互之间的位置关系,"Marcin Kucharczyk 教授(IFJ PAN)解释说,并立即补充道:"在现实中,所谓的探测器占用率,即每个探测器元件的命中数,可能会非常高,这在试图正确重建粒子轨迹时会造成很多问题。特别是,重建相互靠近的轨迹是一个相当大的问题"。旨在发现新物理学的实验将以比以前更高的能量碰撞粒子,这意味着每次碰撞将产生更多的次级粒子。光束的亮度也必须更高,这反过来又会增加单位时间内的碰撞次数。在这种情况下,传统的粒子轨迹重建方法已无法应对。在需要快速识别某些普遍模式的情况下,人工智能就能提供帮助。人工智能作为一种解决方案"我们设计的人工智能是一个深度型神经网络。它包括一个由 20 个神经元组成的输入层、四个各由 1 000 个神经元组成的隐藏层和一个由 8 个神经元组成的输出层。每一层的所有神经元都与相邻层的所有神经元相连。该网络总共有 200 万个配置参数,其值在学习过程中设定,"Milosz Zdybal 博士(IFJ PAN)介绍说。由此编制的深度神经网络使用 40000 次模拟粒子碰撞进行训练,并辅以人工生成的噪声。在测试阶段,只向网络输入碰撞信息。由于这些信息来自计算机模拟,因此肇事粒子的原始轨迹是准确已知的,可以与人工智能提供的重建信息进行比较。在此基础上,人工智能学会了正确地重建粒子轨迹。"在我们的论文中,我们展示了在适当准备的数据库上训练的深度神经网络能够像经典算法一样精确地重建二次粒子轨迹。这一结果对探测技术的发展具有重要意义。虽然训练深度神经网络是一个漫长且需要大量计算的过程,但经过训练的网络却能立即做出反应。"Kucharczyk 教授强调说:"由于它的精确度令人满意,我们可以乐观地考虑在实际碰撞中使用它。"MUonE 实验与未来物理学IFJ PAN 的人工智能最有机会证明自己的实验是 MUonE(μ介子对电子弹性散射)。该实验研究了与μ介子(质量约为电子的 200 倍的粒子)有关的某个物理量的测量值与标准模型(即用于描述基本粒子世界的模型)的预测值之间的有趣差异。在美国费米实验室加速器中心进行的测量显示,μ介子的所谓反常磁矩与标准模型的预测值相差高达 4.2 个标准偏差(简称西格玛)。与此同时,物理学界公认,5 个西格玛以上的显著性(相当于 99.99995% 的确定性)是宣布一项发现的可接受值。如果能够提高标准模型预测的精确度,那么表明新物理学的差异的意义就会大大增加。然而,为了在它的帮助下更好地确定μ介子的反常磁矩,有必要知道被称为强子修正的参数的更精确值。遗憾的是,对这一参数进行数学计算是不可能的。在这一点上,MUonE 实验的作用就显而易见了。在该实验中,科学家们打算研究μ介子对碳或铍等低原子序数原子的电子的散射。研究结果将有助于更精确地确定某些直接取决于强子修正的物理参数。如果一切都按照物理学家的计划进行,通过这种方法确定的强子修正值将使测量μ介子反常磁矩的理论值和测量值之间的差异的可信度增加多达 7 个西格玛迄今为止未知物理的存在可能成为现实。MUonE 实验最早将于明年在欧洲核子研究中心(CERN)的核设施启动,但目标阶段已计划到 2027 年,届时克拉科夫的物理学家们将有机会看到他们创造的人工智能能否完成重建粒子轨迹的工作。在真实实验条件下确认其有效性可能标志着粒子探测技术新时代的开始。编译自:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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【书名】上帝粒子 【作者】利昂·莱德曼,迪克·泰雷西 【格式】#epub #mobi #azw3 #pdf 【分类】#科普 #物理学 #权威 #通俗读物 #世界观 【简介】本书从古希腊哲学家德谟克利特的“原子”理论开始讲起,追述了从伽利略到牛顿、再到麦克斯韦和法拉第等一代代经典物理学家对基本粒子的探索过程。其后量子理论的诞生,在物理学领域掀起了一场革命;而大型粒子加速器的出现,又使得粒子物理学的研究进入了一个新的时代。惊人的成果不断涌现,人类向着宇宙终极粒子和万物理论不断迈进,若能成功找到希格斯玻色子,即“上帝粒子”,则无疑意味着这条探索之路上的一次前所未有的巨大飞跃…… ::@sharebooks4you

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提出“上帝粒子”理论的著名物理学家彼得・希格斯逝世,享年 94 岁

提出“上帝粒子”理论的著名物理学家彼得・希格斯逝世,享年 94 岁 诺贝尔物理学奖得主、著名物理学家彼得・希格斯(Peter Higgs)于周一去世,享年 94 岁。他因提出“上帝粒子”理论而闻名,该理论有助于解释宇宙大爆炸后物质是如何形成的。 1964 年,希格斯预言了一种新型粒子的存在,即后来被称为“希格斯玻色子”的粒子。但直到近 50 年后,大型强子对撞机才证实了这种粒子的存在。 希格斯理论解释了构成物质的基本亚原子粒子如何获得质量,该理论是描述世界构成原理的“标准模型”的核心部分。希格斯教授 1964 年的开创性论文论证了“基本粒子通过一种新亚原子粒子的存在获得质量”,这种粒子后来被称为希格斯玻色子。 2012 年,欧洲核研究组织 (CERN) 的科学家们宣布,他们终于在位于瑞士和法国边境地下 27 公里长的隧道中,利用耗资 100 亿美元建造的粒子加速器发现了希格斯玻色子。这成为几十年来物理学领域最重要的突破之一。 2013 年,希格斯因这项工作与独立提出相同理论的比利时物理学家弗朗索瓦・恩格勒特 (Francois Englert) 共同获得诺贝尔物理学奖。来源 , 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat

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