Нейронна мережа перевершила вчених у аналізі даних про Бозон Хіггса

Як нейронна мережа змінила аналіз даних ВАК

Історія почалася у 2017 році, коли один із лідерів співпраці експерименту ATLAS на ВАК доручив аспіранту Айшіку Гошу працювати над одним із варіантів виявлення бозона Хіггса, вперше зафіксованого п’ятьма роками раніше, розповідає 24 Канал з посиланням на ArsTechnika.

Бозон Хіггса вважається відповідальним за масу елементарних частинок і виникає внаслідок зіткнень протонів та їхнього розпаду в прискорювачі. Під час розпаду можуть утворюватися W-бозони, які відповідають за слабкі ядерні взаємодії, а їхнє злиття може призводити до появи бозона Хіггса, що одразу розпадається на два Z-бозони, які, своєю чергою, розпадаються на лептони, наприклад, пари електрон-позитрон.

Однак бозон Хіггса утворюється не завжди, і цей етап може бути пропущений, що ускладнює аналіз, адже потрібно вивчати не те що є, а те, чого бракує.

Ці явища можна виявити лише через ретельне моделювання та аналіз величезного обсягу експериментальних даних. Ситуацію ускладнює явище квантової інтерференції, яке вносить значні похибки, подібно до того, як хвилі на воді під час дощу заважають відстежити окремі краплі.

У таких умовах вчені намагаються визначити масу та інші фізичні характеристики частинок, але інтерференція робить це завдання надзвичайно складним.

Проривний результат, який перевершив очікування

Айшік Гош швидко зрозумів, що аналіз окремого варіанту розпаду протонів на W-бозони неефективний через помилки, спричинені інтерференцією. Замість цього він завантажив дані в нейронну мережу Neural Simulation-Based Inference (NSBI), яка раніше не використовувалася для таких масивів даних.

NSBI самостійно моделювала явища в експерименті ВАК і використовувала ці моделі для прогнозування результатів вимірювань бозона Хіггса, враховуючи всі можливі шляхи розпаду та їхню інтерференцію, що забезпечило точніший аналіз.

Робота аспіранта привернула увагу керівника проєкту та інших спеціалістів співпраці ATLAS. До грудня 2024 року було підготовлено та опубліковано дві наукові статті, які пройшли сувору експертну перевірку. Перша описувала метод NSBI, а друга переаналізувала старі дані ATLAS за допомогою нейронної мережі.

Результат перевершив очікування: нейронна мережа надала точніші характеристики бозона Хіггса, ніж команда вчених.

Дослідники зазначають, що тепер необхідно переробити набір прогнозів, адже старі передбачення на 15 років уперед уже досягнуті завдяки нейронній мережі, що створює "дуже кумедну проблему".