LHC物理学家用数据搜索粒子

瑞士日内瓦附近大型强子对撞机的ATLAS探测器。资料来源:斯特凡诺·达尔·波佐洛

世界上最强大的粒子对撞机尚未发现物理学的新成就。现在一些物理学家转向另一种策略。

一种曾经有争议的粒子物理学方法已经进入大型强子对撞机(LHC)的主流。目前，LHC主要的ATLAS实验已经正式支持这种方法——一种由机器创造的用于进行大量数据搜索的替代方法，作为其超越粒子物理标准模型进行探测的最大希望。因为，到目前为止，传统技术“一无所有”。

目前，几乎所有的LHC研究都进行了“有针对性的搜索”，以找到一些支持证据。ATLAS合作项目描述了几天前对探测器数据的首次全面搜索。相关论文发表在arXiv服务器上，并于几天前提交给《欧洲物理杂志》。然而，LHC合作医疗的另一项实验也在进行类似的项目。

荷兰尼梅亨大学的萨莎·卡伦说，“我的目标是尝试找到一种新的方法来发现新的物理学”——一门由数据而非理论驱动的科学。他推动了ATLAS的相关研究。

一般来说，一般搜索是针对目标的，搜索整个文本来找到一个特定的单词。这些广泛的搜索可以与日益复杂的人工智能方法相结合，在不久的将来实现它们的全部潜力。

LHC的研究人员希望这些方法会给他们带来下一个重大发现——自从2012年发现希格斯玻色子以来，没有什么新发现。然而，标准模型是在20世纪60年代和70年代发展起来的。它描述了所有已知的亚原子粒子。物理学家怀疑还有更多，例如，这个理论不能解释暗物质。

许多从事数据搜索的研究人员说，他们最终想用人工智能来彻底废除标准模型模拟。这种方法的支持者希望使用机器学习在没有任何理论偏见的情况下从数据中找到线索。卡隆说:“我们想逆转传统策略，让数据告诉我们下一步该做什么。”(艺鹭)

中国科学新闻(2018-08-20第三版国际版)