На Большом адронном коллайдере сталкиваются протоны, и из вспышки рождаются десятки частиц. Среди них могут быть следы редких процессов — например, распад бозона Хиггса на два W-бозона. Но эти частицы разлетаются так быстро, что их следы сливаются в одну широкую струю. Выделить такую струю среди тысяч похожих — всё равно что найти нужную ветку в шумящем лесу.
Новый алгоритм, названный PaRT, действует как внимательный наблюдатель. Он смотрит на каждую частицу внутри струи и сам решает, какие из них важнее. Такой подход называется механизмом внимания — он лежит в основе современных нейросетей. PaRT учили на множестве примеров: обычных струй и струй от распадов разных частиц. Впервые алгоритм хорошо распознаёт струи от бозона Хиггса, распавшегося на W-бозоны.
Физики проверили алгоритм на данных, собранных CMS за несколько лет работы. Оказалось, что в реальных столкновениях он работает так же, как в симуляциях, с поправкой около 0.9–1.0. Это значит, что доверять ему можно. Теперь PaRT поможет точнее измерять свойства бозона Хиггса и искать новые частицы, которые распадаются похожим образом.
Лес из частиц становится понятнее, когда есть инструмент, умеющий выделять главное. PaRT — такой инструмент: он не просто видит струи, он понимает, из чего они состоят.
Струя от быстрого бозона Хиггса настолько узкая, что все её частицы летят в конус размером меньше одного градуса — как если бы в футбольные ворота с другого конца поля попали мячом в монетку.
В сериале «Звёздный путь» датчики корабля мгновенно распознают типы частиц и их энергию — PaRT делает шаг к такой точности, только для земного коллайдера.