Два ослепительно ярких луча сталкиваются лоб в лоб. В месте их встречи на мгновение рождается частица — та самая, что отвечает за массу всего на свете. Это бозон Хиггса. Обычно его получают, разгоняя протоны или электроны, но здесь в качестве снарядов выступают сами частицы света — фотоны. Идея не нова, но теперь её хотят воплотить на установке, где рентгеновский лазер на свободных электронах (XFEL) бьёт по мишени, порождая мощный поток гамма-квантов нужной энергии — около 125 ГэВ, что как раз соответствует массе хиггсовского бозона.
Главная трудность — отделить редкие события рождения Хиггса от фона. Обычно физики строят сложные цепочки критериев, опираясь на отдельные признаки частиц. Авторы пошли иным путём: они превратили показания детектора в облако точек, где каждая точка — это сгусток энергии (струя или лептон), а её координаты отражают направление и импульс. Затем в дело вступает нейросеть, похожая на ту, что учится понимать форму предметов по набору пикселей. Она сама находит в этом облаке узор, характерный для распада бозона Хиггса. Чтобы настроить её наилучшим образом, использовали генетический алгоритм — метод, подражающий естественному отбору: сотни вариантов сети скрещиваются и мутируют, пока не появится самый «зоркий».
Результат превзошёл традиционные методы: чувствительность к сигналу выросла в разы. Это значит, что даже на компактном коллайдере нового типа можно будет пересчитать хиггсовские бозоны с ювелирной точностью и заметить малейшие отклонения от предсказаний Стандартной модели. А такие отклонения — окно в неизвестные пока силы и частицы.
Так лазерный луч, расчертивший облако точек, становится инструментом не просто для наблюдения, а для охоты за тенями иных миров, спрятанных в самой глубине материи.
Бозон Хиггса иногда называют «частицей Бога», но физики этого прозвища не любят. Его настоящая роль скромнее и важнее: без него электроны остались бы без массы, и атомы просто не смогли бы собраться.
В романе «Задача трёх тел» Лю Цысиня инопланетяне используют развёрнутые в пространстве протоны как сверхсложные компьютеры — примерно так же нейросеть здесь «разворачивает» облако точек в многомерном пространстве, чтобы найти скрытый сигнал.