Cuando dos protones chocan, liberan chorros pirotécnicos de partículas, cuyos detalles pueden decirles a los científicos algo sobre la naturaleza de la física y las fuerzas fundamentales que gobiernan el universo.
Enormes aceleradores de partículas, como el Gran Colisionador de Hadrones, pueden generar miles de millones de colisiones de este tipo por minuto aplastando haces de protones a velocidades cercanas a la de la luz. Luego, los científicos investigan las mediciones de estas colisiones con la esperanza de descubrir un comportamiento extraño e impredecible más allá.el libro de jugadas establecido de la física conocido como el Modelo Estándar.
Ahora los físicos del MIT han encontrado una manera de automatizar la búsqueda de física extraña y potencialmente nueva, con una técnica que determina el grado de similitud entre pares de eventos de colisión. De esta manera, pueden estimar las relaciones entre cientos de miles de colisionesen un aplastamiento de haz de protones, y crea un mapa geométrico de eventos de acuerdo con su grado de similitud.
Los investigadores dicen que su nueva técnica es la primera en relacionar multitud de colisiones de partículas entre sí, similar a una red social.
"Los mapas de las redes sociales se basan en el grado de conectividad entre las personas y, por ejemplo, cuántos vecinos necesitas antes de pasar de un amigo a otro", dice Jesse Thaler, profesor asociado de física en el MIT.la misma idea aquí. "
Thaler dice que esta red social de colisiones de partículas puede dar a los investigadores una idea de los eventos más conectados y, por lo tanto, más típicos que ocurren cuando los protones chocan. También pueden detectar rápidamente los eventos diferentes, en las afueras de una red de colisión, quepueden seguir investigando en busca de física potencialmente nueva. Él y sus colaboradores, los estudiantes graduados Patrick Komiske y Eric Metodiev, llevaron a cabo la investigación en el Centro de Física Teórica del MIT y en el Laboratorio de Ciencias Nucleares del MIT. Ellos detallan su nueva técnica esta semana en eldiario Cartas de revisión física .
Ver los datos de forma independiente
El grupo de Thaler se centra, en parte, en desarrollar técnicas para analizar datos abiertos del LHC y otras instalaciones de colisionadores de partículas con la esperanza de desenterrar una física interesante que otros podrían haber pasado por alto inicialmente.
"Tener acceso a estos datos públicos ha sido maravilloso", dice Thaler. "Pero es desalentador examinar esta montaña de datos para averiguar qué está pasando".
Los físicos normalmente buscan en los datos del colisionador patrones específicos o energías de colisiones que creen que son de interés basándose en predicciones teóricas. Tal fue el caso del descubrimiento del bosón de Higgs, la elusiva partícula elemental que fue predicha por el Modelo EstándarLas propiedades de la partícula se describieron teóricamente en detalle, pero no se habían observado hasta 2012, cuando los físicos, sabiendo aproximadamente qué buscar, encontraron firmas del bosón de Higgs ocultas en medio de billones de colisiones de protones.
Pero, ¿qué pasa si las partículas exhiben un comportamiento más allá de lo que predice el Modelo Estándar, que los físicos no tienen una teoría que anticipar?
Thaler, Komiske y Metodiev han encontrado una forma novedosa de examinar los datos del colisionador sin saber de antemano qué buscar. En lugar de considerar un solo evento de colisión a la vez, buscaron formas de comparar múltiples eventos con cadaotros, con la idea de que tal vez al determinar qué eventos son más típicos y cuáles menos, podrían detectar valores atípicos con un comportamiento inesperado potencialmente interesante.
"Lo que estamos tratando de hacer es ser agnósticos sobre lo que creemos que es nueva física o no", dice Metodiev. "Queremos dejar que los datos hablen por sí mismos".
suciedad en movimiento
Los datos del colisionador de partículas están repletos de miles de millones de colisiones de protones, cada una de las cuales comprende aerosoles individuales de partículas. El equipo se dio cuenta de que estos aerosoles son esencialmente nubes de puntos, conjuntos de puntos, similares a las nubes de puntos que representan escenas y objetos envisión por computadora. Los investigadores en ese campo han desarrollado un arsenal de técnicas para comparar nubes de puntos, por ejemplo, para permitir que los robots identifiquen con precisión objetos y obstáculos en su entorno.
Metodiev y Komiske utilizaron técnicas similares para comparar nubes de puntos entre pares de colisiones en datos de colisionadores de partículas. En particular, adaptaron un algoritmo existente que está diseñado para calcular la cantidad óptima de energía o "trabajo" que se necesita para transformar unonube de puntos en otra. El quid del algoritmo se basa en una idea abstracta conocida como "la distancia del motor de la Tierra".
"Puedes imaginar los depósitos de energía como si fueran tierra, y tú eres el que mueve la tierra y tiene que mover esa tierra de un lugar a otro", explica Thaler. "La cantidad de sudor que gastas en pasar de una configuración a otraes la noción de distancia que estamos calculando ".
En otras palabras, cuanta más energía se necesita para reorganizar una nube de puntos para que se parezca a otra, más separados están en términos de similitud. Al aplicar esta idea a los datos del colisionador de partículas, el equipo pudo calcular la energía óptima quetomar para transformar una nube de puntos dada en otra, un par a la vez. Para cada par, asignaron un número, según la "distancia" o el grado de similitud que calcularon entre los dos. Luego, consideraron cada nube de puntos como unun solo punto y organizó estos puntos en una red social de tipo.
El equipo ha podido construir una red social de 100.000 pares de eventos de colisión, a partir de datos abiertos proporcionados por el LHC, utilizando su técnica. Los investigadores esperan que al considerar los conjuntos de datos de colisión como redes, los científicos puedan marcar rápidamenteeventos potencialmente interesantes en los bordes de una red determinada.
"Nos gustaría tener una página de Instagram para todos los eventos más locos, o nubes de puntos, registrados por el LHC en un día determinado", dice Komiske. "Esta técnica es una forma ideal de determinar esa imagen. Porque simplementeencuentra lo que está más lejos de todo lo demás ".
Los conjuntos de datos típicos de colisionadores que se ponen a disposición del público normalmente incluyen varios millones de eventos, que han sido preseleccionados de un caos original de miles de millones de colisiones que ocurrieron en un momento dado en un acelerador de partículas. Thaler dice que el equipo está trabajando en formas de escalarsu técnica para construir redes más grandes, para visualizar potencialmente la "forma" o las relaciones generales dentro de un conjunto de datos completo de colisiones de partículas.
En un futuro cercano, prevé probar la técnica en datos históricos que los físicos ahora saben que contienen descubrimientos importantes, como la primera detección en 1995 del quark top, la más masiva de todas las partículas elementales conocidas.
"El quark top es un objeto que da lugar a estos divertidos chorros de radiación de tres puntas, que son muy diferentes de los típicos aerosoles de una o dos puntas", dice Thaler. "Si pudiéramos redescubrir el quark top en estedatos de archivo, con esta técnica que no necesita saber qué nueva física está buscando, sería muy emocionante y podría darnos confianza para aplicar esto a los conjuntos de datos actuales, para encontrar objetos más exóticos ".
Esta investigación fue financiada, en parte, por el Departamento de Energía de EE. UU., La Fundación Simons y MIT Quest for Intelligence.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Jennifer Chu. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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