ATLAS внедряет автоматизированный поиск Новой физики

Рис. 1. Два примера отклонений со статической значимостью 3σ, обнаруженных автоматизированным поиском

Рис. 1. Два примера отклонений со статической значимостью 3σ, обнаруженные автоматизированным поиском; соответствующие области выделены синим цветом. Слева: процесс рождения фотона и трех струй с дисбалансом поперечного импульса; в сигнальной области обнаружено девять событий при ожидаемом значении 2,15±0,66. Справа: процесс рождения мюона, электрона, четырех b-струй и двух обычных струй; в сигнальной области найдено два события при ожидаемом значении 0,04±0.04. Изображение из статьи: ATLAS Collaboration. A strategy for a general search for new phenomena using data-derived signal regions and its application within the ATLAS (arXiv:1807.07447)

Экспериментаторы уже выполнили более тысячи разных вариантов поиска Новой физики в данных LHC, но, за редчайшими исключениями, никаких существенных отклонений не обнаружили. Может оказаться, однако, что такие отклонения где-то присутствуют в данных, но физики пока их не опознали. Для этого коллаборация ATLAS разработала новую стратегию автоматизированного поиска отклонений, в которой программа сама сканирует сотни тысяч областей и ищет намеки на отклонения. Через этот алгоритм была пропущена статистика, набранная детектором ATLAS в 2015 году, но даже он не обнаружил ничего кардинально отличающегося от фона Стандартной модели.

Поиск Новой физики — явлений, выходящих за рамки Стандартной модели (СМ), — главная задача Большого адронного коллайдера. На основе косвенных указаний физики точно знают, что Новая физика должна существовать, но не знают, в каких процессах и при какой энергии она проявится. Эта неопределенность делает невозможным прицельный поиск Новой физики. Экспериментаторы вынуждены сканировать все доступные им процессы в надежде обнаружить хоть какие-то надежные отклонения от предсказаний СМ.

Формулируя критерии поиска, они опираются либо на конкретные предложения теоретиков, либо, наоборот, стараются проанализировать огромный массив данных, не привязываясь к какой-то теории. Число выполненных вариантов анализа уже перевалило за тысячу, и в них обнаружилось несколько потенциально интересных отклонений. Но физики уверены, что в петабайтах накопленных данных могут скрываться дополнительные, неочевидные для человека намеки на отклонения, и надеются, что разглядеть их помогут продвинутые машинные методы.

На днях коллаборация ATLAS представила подробный отчет о новой стратегии поиска отклонений, опирающейся на автоматизированный перебор всевозможных критериев поиска (см. arXiv:1807.07447). Конечно, физики и раньше использовали разнообразные компьютерные методы анализа данных, но сейчас они пошли еще дальше. Они решили не указывать программе, какой именно конечный набор частиц следует отбирать и на какую именно кинематическую область следует обратить внимание. Программе предлагается самостоятельно просканировать всё многообразие конечных состояний и областей кинематических параметров, выбрать в них сигнальные области и проверить, насколько хорошо данные совпадают с моделированием на основе СМ. Для каждой области программа должна автоматически оценить систематические погрешности и провести серию численных экспериментов, чтобы узнать, насколько необычным выглядит то или иное отклонение. Если отклонение действительно наблюдается и вероятность получить его за счет статистических флуктуаций меньше 5%, программа сигнализирует о наблюдении любопытного процесса и передает этот конкретный вариант поиска физикам для более тщательного изучения.

Говоря простыми словами, эта программа, по сути, имитирует работу физика-исследователя и позволяет сэкономить многие тысячи человеко-часов.

В качестве первой реальной задачи коллаборация ATLAS предоставила программе данные, накопленные за 2015 год (интегральная светимость 3,2 fb–1). Было выделено 704 типа событий, и в 528 из них действительно наблюдались отклонения. В каждом процессе программа выделила множество отдельных кинематических областей для сравнения данных с результатами численного моделирования. Полное число отдельных сигнальных областей превысило сто тысяч. Среди всех этих вариантов анализа обнаружилось несколько областей, где расхождение между данными и СМ достигало трех стандартных отклонений, см. рис. 1. Однако подобный результат и стоило ожидать для такого огромного набора независимых анализов. Для того чтобы программа просигнализировала о наличии чего-то необычного, статистическая значимость отклонения должна была превысить как минимум 4σ.

Общий результат этого упражнения таков: даже автоматизированный скан сотни тысяч разных кинематических областей не выявил ни одного существенного отклонения от предсказаний СМ. В будущем коллаборация планирует пропустить через эту программу всю накопленную статистику Run 2. Кроме того, физики прекрасно понимают, что слабые эффекты Новой физики могут не быть локализованы в одной кинематической области, а проявляться в виде слабых, но скоррелированных отклонений сразу в нескольких областях. В принципе, такую проверку можно включить и в этот автоматизированный поиск, но она потребует существенного усовершенствования алгоритмов.


4
Показать комментарии (4)
Свернуть комментарии (4)

  • niki  | 06.08.2018 | 10:43 Ответить
    А известные отклонения программа нашла?
    Ответить
    • Игорь Иванов > niki | 06.08.2018 | 11:49 Ответить
      Эту ответственную работу ей пока не доверили :)
      Ей дали для анализа только процессы с большими инвариантными массами, а не распады отдельных мезонов.
      Ответить
      • pontiyleontiy > Игорь Иванов | 06.08.2018 | 12:23 Ответить
        как раз 2-х летний перерыв на подходе, чтобы всё проверить заново
        Ответить
        • Игорь Иванов > pontiyleontiy | 06.08.2018 | 13:47 Ответить
          Все интересное, что было замечено раньше, безусловно, проверят.
          Этот метод пригодится скорее для поиска новых отклонений, на которые не обратили внимание.
          Ну и к тому же отклонения в распадах мезонов видел в основном LHCb, а тут алгоритм коллаборации ATLAS.
          Ответить
Написать комментарий
Элементы

© 2005–2025 «Элементы»