Search for higgsinos in compressed mass spectra using low-momentum tracks in $pp$ collisions at $\sqrt{s}=13$ TeV with the ATLAS detector

Resumen Técnico: Búsqueda de Higgsinos en Espectros de Masa Comprimidos mediante Trazas de Bajo Momento en Colisiones $pp$a$\sqrt{s}=13$ TeV

Problema y Motivación
Este artículo aborda la búsqueda de higgsinos supersimétricos (SUSY) en escenarios donde el espectro de masas está "comprimido". En escenarios del Modelo Supersimétrico Menor Estándar (MSSM) donde el parámetro de masa del higgsino $|\mu|$ es mucho menor que los parámetros de masa del bino ($M_1$) y del wino ($M_2$), las partículas supersimétricas más ligeras (LSPs) forman un triplete casi degenerado de estados de tipo higgsino ($\tilde{\chi}^0_1, \tilde{\chi}^\pm_1, \tilde{\chi}^0_2$). Las pequeñas divisiones de masa ($\Delta m$) entre estos estados, impulsadas por correcciones radiativas, dan lugar a productos de desintegración con un momento transversal ($p_T$) muy bajo. En consecuencia, los umbrales de activación (triggers) y los algoritmos de reconstrucción estándar suelen fallar al detectar estos eventos, particularmente cuando la división de masa es inferior a 1 GeV. Las búsquedas previas han cubierto firmas de "traza desaparecida" (para $\Delta m \lesssim 300\text{--}400$ MeV) y firmas de leptones prompt (para $\Delta m \gtrsim 1.5$ GeV), pero persistía un vacío en las regiones de división de masa intermedia y baja, donde las restricciones existentes eran más débiles o inexistentes.

Metodología
El análisis utiliza 140 fb$^{-1}$ de datos de colisiones protón-protón a $\sqrt{s}=13$ TeV recolectados por el detector ATLAS. La estrategia de búsqueda se basa en la identificación de la producción de pares de higgsinos en asociación con un jet de radiación de estado inicial (ISR) de alto $p_T$, lo que impulsa el sistema de higgsinos y genera un momento transversal faltante significativo ($E^{\text{miss}}_T$) para activar el evento. Se emplean dos estrategias de búsqueda distintas para cubrir diferentes regímenes de división de masa, ambas aprovechando el aprendizaje automático (redes neuronales) para identificar productos de desintegración suaves:

1. Búsqueda de Traza Desplazada ($\Delta m \approx 0.3\text{--}1$ GeV):

   • Objetivo: Escenarios donde el higgsino cargado ($\tilde{\chi}^\pm_1$) tiene una vida media de $c\tau \approx 0.1\text{--}10$ mm, desintegrándose en un pion suave ($\pi^\pm$) y el LSP ($\tilde{\chi}^0_1$).
   • Firma: Eventos con alto $E^{\text{miss}}_T$, un jet de alto $p_T$ y al menos una traza cargada de bajo momento con un gran impacto transversal ($d_0$).
   • Técnica: Se utilizan dos redes neuronales (NN) totalmente conectadas: una NN de "nivel de evento" que utiliza la cinemática global (jet $p_T$, $E^{\text{miss}}_T$) y una NN de "nivel de traza" que utiliza propiedades de la traza ($p_T$, $d_0$, aislamiento, correspondencia con el vértice secundario). Las regiones de señal (SRs) se definen en el plano 2D de estas puntuaciones de NN.
   • Estimación del Fondo: Dominado por $Z(\to\nu\bar{\nu})+$jets y $W^\pm(\to\tau\nu)+$jets. Se emplea un enfoque semi-basado en datos utilizando regiones de control (CRs) para derivar factores de normalización y factores de reponderación a nivel de traza para corregir el modelado erróneo del pile-up y el aislamiento de trazas.

2. Búsqueda de Un Leptón y Una Traza (1$\ell$1T) ($\Delta m \approx 1\text{--}3$ GeV):

   • Objetivo: Escenarios donde los higgsinos se desintegran de forma prompt mediante bosones fuera de la cáscara (off-shell) ($\tilde{\chi}^0_2 \to Z^* \to \ell^+\ell^-$ y $\tilde{\chi}^\pm_1 \to W^{*\pm} \to \ell\nu$).
   • Firma: Eventos con alto $E^{\text{miss}}_T$, un jet de alto $p_T$, exactamente un leptón "estricto" (tight) estándar y una traza-leptón adicional de bajo $p_T$ (electrón o muón).
   • Técnica: Se desarrollan algoritmos de identificación (ID) de traza-leptón de bajo $p_T$ basados en NN para identificar electrones y muones en el rango $p_T \in [0.5, 5]$ GeV, extendiéndose más allá de las capacidades estándar de ATLAS. Se emplea una red neuronal parametrizada (pNN) que toma la división de masa $\Delta m(\tilde{\chi}^0_2, \tilde{\chi}^0_1)$ como un parámetro de entrada para optimizar dinámicamente los criterios de selección a través de diferentes hipótesis de masa.
   • Estimación del Fondo: El fondo dominante es $W^\pm+$jets con un leptón-traza falso de bajo $p_T$. Se utiliza un método de "factor de transferencia" basado en datos para medir la relación entre trazas que pasan y las que fallan en regiones de control para estimar el fondo de falsos en las regiones de señal.

Contribuciones Clave

• Nuevas Técnicas de Identificación: El desarrollo y la aplicación de "etiquetadores de leptones suaves" basados en NN y clasificadores de "nivel de traza" permiten la reconstrucción e identificación de partículas con $p_T$ tan bajo como 0.5 GeV, un régimen previamente difícil de acceder con los triggers y la reconstrucción estándar.
• Aprendizaje Automático Parametrizado: El uso de una pNN en la búsqueda 1$\ell$1T permite que un solo modelo cubra eficazmente un amplio rango de hipótesis de división de masa ($\Delta m = 1\text{--}5$ GeV) sin requerir un entrenamiento separado para cada punto de masa específico.
• Modelado Exhaustivo del Fondo: La implementación de métodos sofisticados semi-basados en datos, incluyendo la reponderación a nivel de traza para la búsqueda de traza desplazada y los métodos de factor de transferencia para la búsqueda 1$\ell$1T, proporciona estimaciones de fondo robustas en regiones de baja estadística y cinemáticas complejas.

Resultados

• Observación: No se observó un exceso significativo de eventos sobre las predicciones del Modelo Estándar (SM) en ninguna de las búsquedas. Todos los rendimientos de eventos observados en las regiones de señal fueron consistentes con las expectativas del fondo dentro de las incertidumbres estadísticas y sistemáticas (las desviaciones fueron generalmente dentro de $2\sigma$).
• Límites de Exclusión:
  • Búsqueda de Traza Desplazada: Excluye masas de cargino ($m_{\tilde{\chi}^\pm_1}$) hasta aproximadamente 200 GeV para divisiones de masa alrededor de 0.6 GeV.
  • Búsqueda 1$\ell$1T: Excluye masas de cargino hasta aproximadamente 130 GeV para divisiones de masa alrededor de 2 GeV.
  • Combinado: Los resultados combinados excluyen masas de cargino por debajo de 126 GeV con un nivel de confianza del 95% para divisiones de masa entre 0.3 y 2 GeV.
• Límites Independientes del Modelo: Se establecieron límites superiores en la sección eficaz visible para procesos genéricos más allá del modelo en las regiones de búsqueda 1$\ell$1T optimizadas para divisiones de masa de 1, 3 y 5 GeV.

Significancia
El artículo afirma que estos resultados representan las primeras restricciones de ATLAS en una parte específica del espacio de parámetros de higgsino comprimido (específicamente $\Delta m \approx 0.3\text{--}2$ GeV). Crucialmente, estos nuevos límites superan los límites establecidos previamente por otros experimentos, incluyendo los experimentos de LEP, que poseían las restricciones más fuertes para divisiones de masa en el rango de 0.9–1.2 GeV. Al extender el alcance de exclusión hacia masas más altas y cubrir el vacío entre los regímenes de "traza desaparecida" y de "leptón prompt", este trabajo proporciona las restricciones más estrictas hasta la fecha para carginos y neutralinos de tipo higgsino con espectros de masa comprimidos en el contexto de modelos simplificados de SUSY.