Нейронная сеть типа Neural Simulation-Based Inference (NSBI) успешно справилась с проблемой квантовой интерференции и предоставила результаты, которые ученые планировали получить только через 15 лет традиционными методами.
История началась в 2017 году, когда руководитель коллаборации ATLAS поручил аспиранту Айшику Гошу разработать один из методов детектирования бозона Хиггса — частицы, ответственной за наделение массой других элементарных частиц. Бозон Хиггса был впервые обнаружен на БАК в 2012 году и образуется при высокоэнергетических столкновениях протонов.
Принципиальная сложность задачи заключалась в многовариантности процесса распада. При столкновении протонов могут образовываться W-бозоны, при слиянии которых возможно формирование бозона Хиггса.
Он, в свою очередь, распадается на Z-бозоны, которые затем превращаются в лептоны, включая электронно-позитронные пары. Критическая особенность процесса в том, что бозон Хиггса может отсутствовать в этой цепочке, что создает методологическую проблему — необходимость анализировать не наличие сигнала, а его отсутствие.
Ключевым препятствием для традиционного анализа стал эффект квантовой интерференции. Это явление аналогично интерференции волн на воде, но значительно сложнее из-за многомерности квантовых процессов. В таких условиях изучение отдельных путей распада частиц не позволяло получить точную картину происходящего.
Решение было найдено в применении нейросети NSBI, ранее не использовавшейся для подобного анализа. В отличие от традиционных методов, изучающих отдельные каналы распада, нейросеть моделировала всю совокупность процессов с учетом их взаимного влияния. Этот целостный подход значительно повысил точность анализа.
К декабрю 2024 года группа исследователей ATLAS опубликовала две научные статьи: первая описывала методологию, вторая представляла результаты повторного анализа архивных данных с применением нейросетевого подхода. Полученные характеристики бозона Хиггса оказались более точными, чем установленные традиционными методами.
«Одна из забавных особенностей этого метода, который Айшик так сильно продвигал, заключается в том, что каждый раз, когда мы делаем прогноз — вот насколько хорошо мы будем работать через 15 лет, — мы подчистую разбиваем эти прогнозы, — отмечают исследователи. — Так что сейчас нам приходится переделывать набор прогнозов, потому что мы уже сегодня достигли наших старых прогнозов на 15 лет вперёд».
По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач на BotHub и уже сейчас начать работать!
Источник
Источник: habr.com