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.