Performance of heavy-flavour jet identification in the CMS high-level trigger in proton-proton collisions at $\sqrt{s}$ = 13.6 TeV

Nel cuore dell'Organizzazione Europea per la Ricerca Nucleare, nota come CERN, una macchina chiamata Large Hadron Collider fa scontrare protoni a velocità che si avvicinano a quella della luce. Queste collisioni ricreano le condizioni esistite appena frazioni di secondo dopo l'inizio dell'universo, producendo una pioggia di nuove particelle. Tra queste particelle, le più importanti sono i quark pesanti, specificamente le varietà bottom e charm. Quando questi quark vengono creati, si trasformano rapidamente in particelle più pesanti che viaggiano per una brevissima distanza prima di decadere. Questo leggero ritardo lascia un segno distintivo: un punto di origine secondario che è leggermente spostato rispetto al punto principale della collisione. I fisici chiamano questo fenomeno un vertice spostato (displaced vertex). Identificare i jet — getti di particelle che originano da questi quark pesanti — è essenziale per molti esperimenti, in particolare per quelli alla ricerca del bosone di Higgs, una particella che conferisce massa ad altre. Il bosone di Higgs decade spesso in questi quark pesanti, rendendo la capacità di individuarli una competenza critica per comprendere le leggi fondamentali della natura. Tuttavia, l'universo produce anche un numero vastissimo di jet da particelle più leggere, creando un fondo rumoroso che può facilmente nascondere i rari segnali che gli scienziati stanno cercando.

La sfida per i ricercatori al CERN non è solo trovare questi quark pesanti, ma trovarli abbastanza velocemente da stare al passo con la macchina. Il Large Hadron Collider produce collisioni a un ritmo di 40 milioni di volte al secondo. È impossibile salvare i dati da ogni singolo evento; i sistemi di archiviazione non potrebbero semplicemente gestire un tale volume. Invece, un sofisticato sistema di filtraggio, chiamato trigger, deve decidere in una frazione di microsecondo quali collisioni siano abbastanza interessanti da essere conservate e quali debbano essere scartate. Questo sistema agisce come un guardiano, riducendo il massiccio flusso di dati a poche migliaia di eventi gestibili al secondo. Per anni, questo guardiano si è affidato a metodi consolidati per distinguere tra i jet provenienti da quark pesanti e quelli provenienti da particelle più leggere. Ma man mano che il collisore diventava più potente, producendo più collisioni e più rumore di fondo, i vecchi metodi hanno iniziato a faticare. Non erano abbastanza sensibili per catturare gli eventi rari e interessanti senza lasciare passare troppo rumore, oppure dovevano essere impostati in modo così rigoroso da perdere dati preziosi.

Per risolvere questo problema, la collaborazione CMS, uno dei due esperimenti principali del collisore, ha sviluppato una nuova generazione di strumenti per il loro sistema di trigger di alto livello. Questo sistema opera su un farm di processori computerizzati standard ed è responsabile della selezione finale, più dettagliata, degli eventi. Il team ha introdotto un nuovo tipo di algoritmo basato sul deep learning, una forma di intelligenza artificiale che imita il modo in cui il cervello umano impara a riconoscere i pattern. Nello specifico, hanno utilizzato una tecnica chiamata rete neurale convoluzionale a grafo dinamico (dynamic graph convolutional neural network). In termini semplici, questo algoritmo tratta le particelle all'interno di un jet non come una semplice lista, ma come una rete o un grafo connesso. Esamina come ogni particella si relaziona con i propri vicini, analizzando la struttura complessa dello spruzzo per determinarne l'origine. Questo approccio ha permesso al sistema di vedere sottili differenze tra un jet composto da quark pesanti e uno composto da particelle più leggere che i metodi precedenti non potevano rilevare.

I ricercatori hanno testato questi nuovi algoritmi utilizzando dati raccolti da collisioni protone-protone a un livello di energia di 13,6 tera-elettronvolt, un record massimo per la macchina. Si sono concentrati su due compiti principali: identificare jet provenienti da quark bottom e jet provenienti da quark charm. I risultati hanno mostrato un miglioramento significativo. Il nuovo sistema poteva identificare i jet di quark bottom con un'accuratezza molto più elevata, riuscendo contemporaneamente a rigettare il fondo di jet leggeri in modo molto più efficace rispetto alla generazione precedente di strumenti. Ciò significava che il trigger poteva essere impostato per essere più inclusivo, conservando più degli eventi rari che gli scienziati vogliono studiare senza essere sopraffatto dal rumore. Forse ancora più importante, il nuovo sistema ha reso possibile identificare i jet di quark charm con alta efficienza per la prima volta in questo sistema di filtraggio online. Ciò ha aperto la porta allo studio di processi che coinvolgono i quark charm che prima erano troppo difficili da isolare in tempo reale.

L'impatto di questi miglioramenti è stato immediato e misurabile in diversi settori chiave della fisica. Un grande successo è stato nella ricerca di coppie di bosoni di Higgs che decadono in quattro quark bottom. Questo è un processo raro che aiuta i fisici a capire come il bosone di Higgs interagisce con se stesso. I nuovi trigger hanno permesso all'esperimento di raccogliere dati su questi eventi con molta più efficienza, raddoppiando effettivamente il numero di eventi utili catturati in certi intervalli di energia rispetto alla configurazione precedente. Allo stesso modo, il sistema ha migliorato la capacità di studiare il bosone di Higgs quando viene prodotto insieme a una coppia di quark top, un altro canale crucialo per comprendere le proprietà della particella. I nuovi strumenti hanno inoltre permesso una ricerca dedicata del bosone di Higgs che decade in quark charm, un processo che era stato quasi impossibile da attivare tramite trigger in passato a causa dell'opprimente rumore di fondo. Abbassando le soglie di energia richieste per salvare un evento, il nuovo sistema ha permesso ai fisici di esplorare regioni di bassa energia precedentemente inaccessibili.

Il team ha anche sviluppato una versione specializzata di questo algoritmo per gestire particelle ad alta energia che decadono così velocemente che i loro prodotti si fondono in un unico, grande spruzzo. Ciò accade comunemente quando vengono prodotte particelle molto pesanti che viaggiano ad alte velocità. Il nuovo sistema è stato in grado di identificare questi jet fusi con alta precisione, espandendo ulteriormente la portata dell'esperimento. Durante tutto il periodo di raccolta dati, i ricercatori hanno monitorato continuamente le prestazioni di questi algoritmi, confrontando le loro previsioni con i dati reali raccolti. Hanno scoperto che le simulazioni al computer utilizzate per progettare il sistema corrispondevano molto da vicino ai dati reali, confermando che i nuovi strumenti erano affidabili e stabili nel tempo. Il sistema ha mantenuto le sue alte prestazioni anche all'aumentare del numero di collisioni simultanee nella macchina, una condizione nota come pileup, che spesso confonde i detector più semplici.

Alla fine del periodo di raccolta dati, i nuovi trigger erano diventati lo standard per l'esperimento. Sono stati adottati per l'analisi di centinaia di terabyte di dati, contribuendo direttamente a migliorare la sensibilità nelle ricerche di nuova fisica. Il lavoro ha dimostrato che tecniche avanzate di machine learning possono essere implementate con successo nell'ambiente a frazioni di secondo di un trigger di fisica delle particelle, un traguardo che un tempo era considerato troppo impegnativo dal punto di vista computazionale. Il successo di questo progetto significa che l'esperimento CMS può ora vedere più in profondamente nei dati, trovando segnali che prima erano nascosti nel rumore. Questa capacità è essenziale per il futuro del campo, poiché il collisore continua a operare a intensità più elevate, spingendo i confini di ciò che è noto riguardo ai costituenti fondamentali dell'universo. La capacità di distinguere il pesante dal leggero, il raro dal comune, in tempo reale, è diventata una pietra angolare della moderna fisica delle particelle, garantendo che nessuna potenziale scoperta vada perduta a causa dei limiti del filtro.