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

Cet article présente une recherche de la production directe de paires de stops se désintégrant en deux leptons de charges opposées, deux jets $b$ et une grande impulsion transverse manquante, utilisant les données complètes du Run 2 et les premières données du Run 3 de l'expérience ATLAS, qui n'ont révélé aucun excès significatif par rapport aux prédictions du Modèle standard et ont permis d'établir de nouvelles limites d'exclusion sur les masses des stops et des neutralinos.

L'essentiel

🕵️‍♂️ La Grande Chasse aux Particules Fantômes

Imaginez que l'Univers est rempli de pièces de monnaie invisibles qui forment tout ce que nous voyons (les étoiles, les arbres, vous et moi). C'est ce qu'on appelle le Modèle Standard, la "recette de base" de la cuisine cosmique. Mais les physiciens soupçonnent qu'il manque des ingrédients. Ils pensent qu'il existe une "super-cuisine" cachée, appelée Supersymétrie (SUSY), où chaque pièce de monnaie a un "jumeau" plus lourd et plus mystérieux.

Ce papier raconte comment l'équipe ATLAS (une immense équipe de détectives au CERN, en Suisse) a cherché l'un de ces jumeaux : le squark top.

1. Le Lieu du Crime : Le LHC (Le Grand Accélérateur)

Pour trouver ces jumeaux, il faut les créer. Comment ? En faisant entrer en collision deux trains de particules à une vitesse folle (99,99 % de la vitesse de la lumière).

• L'analogie : Imaginez deux montres en or que vous lancez l'une contre l'autre à toute vitesse. Elles se brisent en mille morceaux. Parmi ces débris, les physiciens espèrent trouver une pièce rare qui ne devrait pas être là selon la recette de base.
• Le détective : Le détecteur ATLAS est comme un appareil photo géant de 44 mètres de haut, capable de prendre des milliards de photos par seconde de ces explosions pour voir ce qui se cache dans les débris.

2. La Cible : Le Squark Top et son Jumeau Fantôme

Les physiciens cherchent spécifiquement le squark top.

• L'histoire : Quand un squark top est créé, il est très instable. Il se désintègre presque instantanément en deux choses :
  1. Un quark top (qui se transforme lui-même en d'autres particules, dont des électrons ou des muons, qu'on appelle ici des "leptons").
  2. Un neutralino (le jumeau le plus léger).
• Le problème : Le neutralino est un fantôme. Il n'interagit avec rien, il traverse les murs, il traverse les murs de l'appareil photo. On ne le voit jamais.
• Le indice : Si on regarde la balance après l'explosion, on voit que l'énergie et la quantité de mouvement ne sont pas équilibrées. Il manque quelque chose ! C'est comme si vous aviez reçu un colis, vous l'avez ouvert, et il manquait un objet. Vous savez qu'il a été volé par un fantôme. C'est ce qu'on appelle la énergie manquante.

3. La Méthode : Le Tri Intelligents et le Machine Learning

Le vrai problème, c'est que ces collisions produisent des milliards de "bruits de fond" (des accidents banals qui ressemblent à ce qu'on cherche). C'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin, sauf que la botte de foin contient des milliards d'aiguilles qui ressemblent à la vôtre.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont utilisé une Intelligence Artificielle (Machine Learning) :

• L'analogie : Imaginez un détective privé très intelligent qui a lu des millions de rapports de police. On lui montre une photo d'une scène de crime. Il ne regarde pas juste les objets, il sent l'ambiance. Il sait dire : "Non, c'est juste un accident de voiture banal" ou "Oui, ça ressemble à un vol organisé".
• Dans ce papier, ils ont entraîné six réseaux de neurones (des cerveaux artificiels) pour distinguer le signal du squark top du bruit de fond habituel (comme la production de paires de quarks top ordinaires). Ils ont affiné leur recherche en fonction de la différence de masse entre le squark et le fantôme.

4. Les Résultats : Pas de Fantôme pour l'instant

Après avoir analysé des montagnes de données (l'équivalent de 140 milliards de collisions en 2015-2018 et 53 milliards en 2022-2023), le verdict est tombé :

• Le constat : Les détectives n'ont trouvé aucune trace de squark top.
• Ce que cela signifie : Les données correspondent parfaitement à ce que prédit la recette de base (le Modèle Standard). Il n'y a pas de jumeaux supersymétriques dans la zone explorée.
• La bonne nouvelle (pour la science) : Même s'ils n'ont pas trouvé le trésor, ils ont rétréci la zone de recherche. Ils ont dit : "Si le squark top existe, il est plus lourd que 1060 GeV (une unité de masse)." C'est comme dire : "Le trésor n'est pas dans le jardin, ni dans la cave, ni au premier étage. Il doit être au sous-sol, très profond."

5. Pourquoi c'est important ?

Même sans trouver la particule, cette recherche est cruciale :

• La précision : Ils ont utilisé les données les plus récentes et les plus puissantes jamais collectées.
• L'innovation : Ils ont prouvé que l'Intelligence Artificielle peut aider à trier le chaos des collisions mieux que les méthodes anciennes.
• L'avenir : En repoussant les limites de ce qu'on peut exclure, ils guident les théoriciens vers de nouvelles idées. Si le squark top n'est pas là où on l'attendait, peut-être qu'il faut changer la carte du trésor.

En résumé :
Les physiciens d'ATLAS ont joué aux détectives avec les outils les plus avancés de l'humanité. Ils ont cherché un jumeau fantôme du quark top dans les débris de collisions géantes. Ils ne l'ont pas trouvé, mais ils ont prouvé qu'il ne se cache pas dans les endroits qu'ils ont fouillés. C'est une victoire pour la rigueur scientifique : savoir ce qui n'existe pas est aussi important que de découvrir ce qui existe.

Résumé technique

Titre : Recherche de la production directe de paires de squarks top dans les collisions $pp$à$\sqrt{s}=13$ TeV et $13,6$ TeV, dans les événements à deux leptons de charge opposée.

1. Problématique et Contexte Physique

Cette recherche vise à tester la Supersymétrie (SUSY), une extension théorique du Modèle Standard (MS) qui postule l'existence de partenaires supersymétriques pour chaque particule connue. L'objectif spécifique est la détection directe de la production de paires de squarks top ($\tilde{t}_1$), le partenaire supersymétrique du quark top.

Le scénario étudié suppose que le squark top le plus léger ($\tilde{t}_1$) se désintègre en un quark top réel (on-shell) et le neutralino le plus léger ($\tilde{\chi}^0_1$), considéré comme le candidat au matière noire (particule stable et faiblement interactive). La chaîne de désintégration est :
$$\tilde{t}_1 \to t \tilde{\chi}^0_1 \quad \text{suivi de} \quad t \to W b$$
Dans le canal final analysé, les deux quarks top se désintègrent de manière leptonique, produisant :

• Deux leptons chargés de charge opposée (électrons ou muons).
• Deux jets $b$.
• Une grande impulsion transverse manquante ($E_T^{miss}$) due aux deux neutralinos non détectés.

Ce canal à deux leptons est particulièrement sensible aux modèles où le neutralino est massif, offrant une complémentarité avec les canaux à un lepton ou entièrement hadroniques.

2. Méthodologie et Stratégie d'Analyse

Données utilisées :
L'analyse combine l'intégralité des données du Run 2 (2015-2018, $\sqrt{s}=13$ TeV, $140 \text{ fb}^{-1}$) et les premières données du Run 3 (2022-2023, $\sqrt{s}=13,6$ TeV, $53 \text{ fb}^{-1}$).

Reconstruction et Sélection :

• Déclenchement et objets : Sélection d'événements avec deux leptons (e ou $\mu$) de charge opposée, au moins deux jets (dont un identifié comme jet $b$), et une impulsion transverse manquante significative.
• Variables cinématiques : Utilisation de la masse transverse stricte ($m_{T2}$) pour contraindre les masses des particules parentales et rejeter les bruits de fond du Modèle Standard (principalement la production de paires $t\bar{t}$ et $t\bar{t}Z$).

Approche par Apprentissage Automatique (Machine Learning) :
La contribution majeure de cette analyse réside dans l'utilisation de six Réseaux de Neurones (NN) distincts pour discriminer le signal du bruit de fond.

• Catégorisation : Les modèles de signal sont divisés en trois catégories selon l'écart de masse $\Delta m(\tilde{t}_1, \tilde{\chi}^0_1)$ : faible (200-300 GeV), moyen (300-500 GeV) et élevé ($\ge 600$ GeV).
• Architecture : Pour chaque catégorie, deux NN sont entraînés : l'un pour les événements avec exactement un jet $b$, l'autre pour ceux avec deux jets $b$ ou plus.
• Entrées du NN : Les variables d'entrée incluent les impulsions transverses et les angles des leptons et des jets, la masse invariante des leptons, la signification de l'impulsion transverse manquante, les angles azimutaux entre les objets, et des variantes de $m_{T2}$.
• Régions d'analyse : Des régions de signal (SR) sont définies en appliquant un seuil strict sur le score de sortie du NN (probabilité d'appartenir à la classe signal).

Estimation du Bruit de Fond :

• Les processus dominants ($t\bar{t}$ et $t\bar{t}Z$) sont normalisés à l'aide de données dans des Régions de Contrôle (CR) enrichies en bruit de fond, via un ajustement de vraisemblance profilée simultané.
• Les processus mineurs et les leptons "faux" (issus de hadrons mal identifiés) sont estimés par simulation Monte Carlo ou par des méthodes de données (échantillons à deux leptons de même charge).
• Des Régions de Validation (VR) indépendantes sont utilisées pour vérifier la cohérence des prédictions du Modèle Standard avec les données avant l'analyse des régions de signal.

3. Résultats Principaux

• Observation : Aucune déviation significative par rapport aux prédictions du Modèle Standard n'a été observée. Les données sont compatibles avec le bruit de fond attendu, les fluctuations les plus importantes restant inférieures à deux écarts-types.
• Limites d'exclusion : Des limites d'exclusion au niveau de confiance de 95 % (CL) ont été établies sur les masses des squarks top ($\tilde{t}_1$) et des neutralinos ($\tilde{\chi}^0_1$) :
  • Pour un neutralino de masse nulle, les squarks top sont exclus jusqu'à 1060 GeV.
  • Pour un squark top de masse 900 GeV, les neutralinos sont exclus jusqu'à 560 GeV.
• Amélioration par rapport aux travaux précédents : Ces limites représentent une amélioration d'environ 10 % par rapport aux analyses précédentes d'ATLAS dans le même canal (Run 2 uniquement).

4. Contributions Clés et Significativité

1. Intégration du Run 3 : C'est l'une des premières analyses d'ATLAS à combiner les données du Run 2 et du début du Run 3, démontrant la capacité du détecteur à maintenir des performances élevées malgré un taux de collisions (pile-up) accru.
2. Innovation par IA : L'adoption de classificateurs basés sur des réseaux de neurones profonds a permis d'optimiser la séparation signal/bruit sur une large gamme d'espace des phases cinématiques, surpassant les méthodes traditionnelles basées sur des coupures sélectives simples.
3. Sensibilité accrue : L'analyse a permis d'atteindre une sensibilité compétitive avec le canal à un seul lepton (qui a généralement un taux de branchement plus élevé), grâce à l'amélioration de la reconstruction et à la stratégie d'analyse avancée. Pour un point de référence ($m_{\tilde{t}_1}=1$ TeV, $m_{\tilde{\chi}^0_1}=400$ GeV), l'amélioration de la limite supérieure sur la force du signal est estimée à 50 % grâce à la nouvelle stratégie, et à 20 % supplémentaire grâce aux données du Run 3.
4. Contraintes sur la SUSY : Les résultats renforcent les contraintes sur les modèles de supersymétrie simplifiés, repoussant les limites de masse des partenaires du quark top vers des échelles d'énergie plus élevées, ce qui rend la découverte de ces particules dans ce canal de plus en plus difficile pour les énergies actuelles du LHC.

En conclusion, cette analyse confirme la robustesse du Modèle Standard dans le secteur des leptons et des jets $b$ à haute énergie tout en établissant de nouvelles références pour les recherches futures de nouvelle physique au LHC, en tirant pleinement parti des capacités d'apprentissage automatique et des données accumulées.