Search for direct pair production of top squarks in $pp$ collisions at $\sqrt{s}= 13$ TeV and $13.6$ TeV in events with two oppositely charged leptons using the ATLAS detector

Este artículo presenta una búsqueda de la producción directa de pares de top squarks en colisiones protón-protón a 13 y 13,6 TeV utilizando los datos completos del Run 2 y los primeros datos del Run 3 del detector ATLAS, donde, al no observarse desviaciones significativas respecto al Modelo Estándar, se establecen nuevos límites de exclusión que mejoran en un 10% las restricciones anteriores sobre las masas de los top squarks y neutralinos.

Lo esencial

¡Hola! Imagina que el CERN y su colisionador de partículas (el LHC) son como una gigantesca fábrica de choques. Su trabajo es hacer chocar dos protones (partículas diminutas) a velocidades increíbles, casi la de la luz, para ver qué "escombros" salen volando.

Este nuevo informe del experimento ATLAS es como un detective buscando un fantasma en medio de un caos de escombros. Aquí te explico la historia paso a paso, usando analogías sencillas:

1. ¿Qué están buscando? (Los "Top Squarks")

En el mundo de la física, tenemos una "lista de la compra" de partículas llamada el Modelo Estándar. Es como el menú de un restaurante que conocemos muy bien. Pero los físicos sospechan que hay un "segundo menú" oculto llamado Supersimetría (SUSY).

• La analogía: Imagina que el "Top" (quark top) es el ingrediente más pesado y famoso del menú conocido. La supersimetría predice que para cada ingrediente conocido, existe un "gemelo" o "sombra" que es un poco más pesado y misterioso.
• El objetivo: Buscan al gemelo del quark top, al que llaman Top Squark (o stop). Si existe, debería ser una pieza clave para entender por qué el universo tiene la masa que tiene (resolviendo el misterio de la "jerarquía").

2. ¿Cómo intentan encontrarlo? (El escenario del crimen)

Como no podemos ver al Top Squark directamente (es inestable y se desintegra al instante), los físicos observan lo que queda cuando dos de ellos chocan y se rompen.

• El proceso: Imagina que lanzas dos cajas fuertes (los Top Squarks) contra una pared. Al chocar, explotan y salen volando:

  1. Dos partículas que sí podemos ver (leptones, como electrones o muones).
  2. Dos chorros de partículas (jets) que vienen de quarks "b".
  3. Y lo más importante: Una gran cantidad de energía que desaparece sin dejar rastro.

• El fantasma: Esa energía que desaparece es la clave. En el mundo de la física, si la energía se va sin que veamos nada, es porque se llevó un partícula invisible. Los físicos creen que esta partícula invisible es el Neutralino, que podría ser la materia oscura que forma el universo.

3. La herramienta del detective (La Inteligencia Artificial)

El problema es que el LHC produce millones de choques por segundo. La mayoría son "ruido" (choques normales que ya conocemos, como la producción de pares de top normales). Encontrar un Top Squark es como buscar una aguja en un pajar, pero el pajar es un estadio lleno de gente gritando.

• La solución: En lugar de mirar cada choque uno por uno, los científicos entrenaron a Inteligencias Artificiales (Redes Neuronales).
• La analogía: Imagina que tienes a un entrenador de fútbol muy experto. Le muestras miles de videos de partidos normales (ruido) y unos pocos videos de partidos donde hay un truco especial (señal). El entrenador aprende a reconocer patrones sutiles: "¡Oye, en este partido los jugadores se movieron de una forma rara que no suele pasar en los partidos normales!".
• En este caso, la IA aprende a distinguir entre un choque normal y uno que podría tener un Top Squark, analizando la dirección y la energía de las partículas con una precisión increíble.

4. ¿Qué encontraron? (El veredicto)

Después de revisar todos los datos recopilados entre 2015 y 2023 (una cantidad de información equivalente a leer millones de libros de texto), el resultado es:

• No hay fantasmas... todavía.
• La IA miró los datos y dijo: "Todo lo que vemos se explica perfectamente con las reglas normales del universo". No vieron el exceso de energía desaparecida que esperarían si los Top Squarks existieran en los rangos de masa que buscaron.

5. ¿Por qué es importante si no encontraron nada?

En ciencia, no encontrar algo también es un gran descubrimiento.

• La analogía: Imagina que buscas un tesoro enterrado en una playa. Si no lo encuentras, no significa que el tesoro no exista en el mundo, pero sí significa que no está en esa parte de la playa.
• Gracias a este análisis, los físicos han dicho: "Sabemos con un 95% de seguridad que los Top Squarks no existen si pesan menos de 1060 GeV (una unidad de masa)".
• Esto es como decir: "Ya no necesitamos buscar el tesoro en la orilla; ahora tenemos que buscar más adentro, en aguas más profundas". Han empujado el límite de lo que es posible buscar, eliminando muchas teorías que sugerían que estas partículas serían más ligeras.

En resumen

El experimento ATLAS ha usado la inteligencia artificial para escanear la mayor cantidad de datos jamás reunidos en la búsqueda de una partícula mágica llamada Top Squark. Aunque no la encontraron, han logrado descartar su existencia en un rango de masas muy amplio, obligando a los físicos a ajustar sus teorías y a seguir buscando en lugares más extremos. Es como si la naturaleza les dijera: "No es tan fácil como pensabas, tendrás que esforzarte más".

Resumen técnico

Resumen Técnico: Búsqueda de producción directa de pares de top squarks en colisiones $pp$a$\sqrt{s}=13$ TeV y 13.6 TeV

1. El Problema y el Contexto Físico
El documento aborda la búsqueda de Supersimetría (SUSY), una extensión teórica del Modelo Estándar (ME) que postula la existencia de partículas compañeras para cada fermión y bosón conocido. El foco principal es el top squark ($\tilde{t}_1$), el supercompañero del quark top.

• Motivación Teórica: Los top squarks ligeros son teóricamente atractivos porque cancelan las correcciones cuadráticamente divergentes en la masa del bosón de Higgs, resolviendo así el problema de la jerarquía.
• Escenario de Búsqueda: Se busca la producción en pares de $\tilde{t}_1$ que decaen directamente en un quark top on-shell ($t$) y el neutralino más ligero ($\tilde{\chi}^0_1$), que actúa como la partícula supersimétrica más ligera (LSP) y es estable (candidato a materia oscura).
• Canal de Decaimiento: El análisis se centra en el canal de dos leptones de carga opuesta (electrones o muones), provenientes de los decaimientos de los bosones $W$ de los quarks top, junto con jets $b$ y gran momento transversal faltante ($E_T^{miss}$) debido a los neutralinos no detectados.

2. Metodología y Estrategia de Análisis
El análisis combina datos de dos periodos de toma de datos del LHC:

• Datos Utilizados:
  • Run 2 (2015-2018): 140 fb$^{-1}$ a $\sqrt{s}=13$ TeV.
  • Run 3 (2022-2023): 53 fb$^{-1}$ a $\sqrt{s}=13.6$ TeV.
• Reconstrucción de Eventos:
  • Se seleccionan eventos con dos leptones de carga opuesta, al menos dos jets (uno identificado como $b$) y $E_T^{miss}$.
  • Se aplican criterios estrictos de calidad a los leptones (aislamiento, impacto transversal) y jets (corrección de energía, etiquetado $b$ con algoritmo GN2).
• Clasificación y Entrenamiento (Machine Learning):
  • Se emplean Redes Neuronales (NN) entrenadas con simulaciones de Monte Carlo (MC) para distinguir la señal de los fondos del Modelo Estándar (principalmente pares de top $t\bar{t}$ y $t\bar{t}Z$).
  • Categorización: Los modelos de señal se agrupan en tres categorías según la diferencia de masa $\Delta m(\tilde{t}_1, \tilde{\chi}^0_1)$: baja (200-300 GeV), media (300-500 GeV) y alta ($\ge$ 600 GeV).
  • Se entrenan dos NN por categoría: una para eventos con $\ge 2$ jets $b$ y otra para exactamente 1 jet $b$.
  • Variables de Entrada: Incluyen momentos transversales, masas invariantes, separación angular, significancia de $E_T^{miss}$, y variantes de la masa transversal $m_{T2}$.
• Estimación de Fondos:
  • Los fondos dominantes ($t\bar{t}$ y $t\bar{t}Z$) se normalizan mediante un ajuste de verosimilitud perfilada en Regiones de Control (CR) enriquecidas en fondos.
  • Se utilizan regiones de validación (VR) para verificar la consistencia del modelo.
  • Los procesos con leptones falsos o no prompt se estiman con datos (método de carga igual).

3. Contribuciones Clave

• Integración de Run 3: Es la primera vez que se incluyen datos de 2022-2023 (13.6 TeV) en este canal específico, aumentando significativamente la estadística.
• Nueva Estrategia de ML: Implementación de clasificadores basados en redes neuronales para mejorar la discriminación en un amplio espacio de fase cinemático, superando a los métodos de corte tradicionales.
• Mejora en la Sensibilidad: La combinación de la nueva estrategia de análisis, mejoras en la reconstrucción de eventos y la mayor luminosidad integrada permite alcanzar límites de masa más altos que en análisis previos del Run 2.

4. Resultados

• Observación: No se observó ningún exceso significativo de eventos en comparación con las predicciones del Modelo Estándar. Los datos son consistentes con el fondo esperado dentro de las incertidumbres estadísticas y sistemáticas.
• Límites de Exclusión (Nivel de Confianza del 95%):
  • Se establecen límites en el plano de masas $(\tilde{t}_1, \tilde{\chi}^0_1)$.
  • Top Squark ($\tilde{t}_1$): Se excluyen masas de hasta 1060 GeV para un neutralino sin masa.
  • Neutralino ($\tilde{\chi}^0_1$): Se excluyen masas de hasta 560 GeV para un top squark de 900 GeV.
• Comparación: Estos límites representan una mejora de aproximadamente un 10% en el alcance de masa en comparación con los análisis anteriores del canal de dos leptones del ATLAS (Run 2).
• Incertidumbre: Las incertidumbres sistemáticas totales en las regiones de señal oscilan entre el 10% y el 29%, dominadas por la escala y resolución de la energía de los jets (JES/JER) y las incertidumbres teóricas.

5. Significado e Impacto

• Competitividad del Canal Dileptónico: A pesar de que el canal de un solo leptón tiene una mayor fracción de ramificación (branching fraction), este análisis demuestra que el canal de dos leptones, potenciado por técnicas de aprendizaje automático y datos de Run 3, es competitivo en sensibilidad, especialmente para neutralinos masivos.
• Restricción de Modelos SUSY: Los resultados restringen severamente los modelos de supersimetría simplificada donde el top squark decae on-shell, empujando la escala de masa de estas partículas hipotéticas por encima del teraelectronvoltio.
• Validación de Técnicas: El éxito de la metodología basada en redes neuronales y la combinación de datos de diferentes energías de colisión sienta un precedente para futuros análisis de búsqueda de nueva física en el LHC.

En conclusión, el análisis confirma la consistencia del Modelo Estándar en este régimen de energía y establece los límites más estrictos hasta la fecha para la producción directa de pares de top squarks en el canal dileptónico, excluyendo masas de top squarks por debajo de 1.06 TeV.