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

Dit artikel presenteert een zoektocht naar directe paarproductie van top-squarks in proton-protonbotsingen bij 13 en 13,6 TeV met de ATLAS-detector, waarbij geen significante afwijkingen van het Standaardmodel werden gevonden en nieuwe uitsluitingsgrenzen werden vastgesteld die de eerdere massa-limieten met ongeveer 10% verbeteren.

De kern

Zoektocht naar de 'Top Squark': Een Jacht op Spookdeeltjes in de CERN-Deeltjesversneller

Stel je voor dat het heelal een gigantisch, ingewikkeld legpuzzel is. We hebben de meeste stukjes al gevonden (zoals elektronen en quarks), maar er ontbreekt nog een groot deel van de rand. Wetenschappers vermoeden dat er een 'supersymmetrie' bestaat: voor elk bekend deeltje is er een onzichtbare, zware 'tweelingbroer' of 'tweezus'.

De ATLAS-collaboratie bij CERN (het beroemde deeltjeslab in Zwitserland) heeft een nieuwe zoektocht gestart om één van deze tweelingen te vinden: de top squark.

Hier is hoe ze dat deden, verteld als een spannend detectiveverhaal:

1. De Misdaadplaats: De Deeltjesversneller

De LHC (Large Hadron Collider) is als een enorme, ondergrondse racebaan waar protonen (deeltjes) met bijna de lichtsnelheid tegen elkaar worden gebotst. Deze botsingen zijn zo krachtig dat ze tijdelijk de omstandigheden van het heelal net na de Big Bang nabootsen.

In deze chaos kunnen er nieuwe, zware deeltjes ontstaan. De wetenschappers hopen dat er soms een top squark uit de bus komt. Maar deze deeltjes zijn onstabiel en vallen direct uit elkaar.

2. Het Spoor: Wat er overblijft

Wanneer een top squark uit elkaar valt, produceert het een kettingreactie:

• Het maakt een top quark (een heel zwaar deeltje).
• Het maakt een neutralino (een spookdeeltje dat we niet kunnen zien, maar dat wel 'energie' meeneemt).

Stel je voor dat je twee billen in een donkere kamer tegen elkaar slaat. Je ziet de billen niet, maar je hoort een klap en ziet stofdeeltjes wegvliegen. In de deeltjesfysica zien we de 'stofdeeltjes' (elektronen, muonen en jets) en we merken dat er energie ontbreekt (het 'spookdeeltje' is weg).

De ATLAS-detectoren zijn als gigantische, supergevoelige camera's die elk stukje van deze botsing vastleggen. Ze zoeken naar specifieke patronen: twee geladen deeltjes (elektronen of muonen), een paar 'jets' (bollen van deeltjes) en een groot gat in de energiebalans (de 'missing transverse momentum').

3. De Nieuwe Wapen: De AI-Detective

Vroeger keken wetenschappers naar deze data met simpele regels. Maar nu, met zoveel nieuwe data (van 2015 tot 2023), hebben ze een kunstmatige intelligentie (AI) ingezet.

Stel je voor dat je een berg foto's hebt van normale mensen (de 'achtergrond' van het heelal) en een paar foto's van een verdachte (het 'signaal').

• De AI is getraind om de kleinste verschillen te zien die een mens niet zou opmerken.
• Het kijkt naar de snelheid, de hoek en de energie van de deeltjes.
• Het zegt dan: "De kans dat dit een normale botsing is, is 99%. De kans dat dit een top squark is, is 1%."

Door deze slimme 'AI-detective' te gebruiken, kunnen ze veel beter onderscheid maken tussen de ruis van de normale natuurkunde en het zeldzame signaal van de nieuwe deeltjes.

4. De Uitslag: Geen Dader Gevonden (Nog niet)

Na het analyseren van een enorme hoeveelheid data (140 miljard botsingen uit de 'Run 2' en 53 miljard uit de 'Run 3'), wat wetenschappers de 'full dataset' noemen, kwamen ze tot een conclusie:

Er is geen bewijs gevonden voor de top squark.

De data zag er precies uit zoals de standaardtheorie voorspelde. Er waren geen vreemde pieken of uitschieters die op een nieuw deeltje wezen.

5. Wat betekent dit dan?

Hoewel het klinkt alsof ze niets hebben gevonden, is dit eigenlijk een groot succes. Het is alsof je een heel huis doorzoekt op een dief en zegt: "We weten nu zeker dat de dief niet in de keuken of de slaapkamer zit."

• Nieuwe Grenzen: Ze hebben de zoekgebieden vergroot. Vroeger wisten ze dat de top squark lichter was dan 1000 GeV. Nu weten ze zeker dat hij, als hij bestaat, zwaarder moet zijn dan 1060 GeV.
• De Jacht Gaat Door: Dit betekent dat de 'tweelingbroer' van de top quark, als hij bestaat, zich nog dieper in het 'donkere' gedeelte van het heelal moet verstoppen. De wetenschappers moeten nog krachtigere botsingen of nog slimmere methoden bedenken om hem te vinden.

Samenvattend:
De ATLAS-wetenschappers hebben met hun superkrachtige camera's en slimme AI een uitgebreide jacht gehouden op een mysterieus deeltje. Ze hebben het niet gevonden, maar ze hebben wel de 'vermoedelijke schuilplaatsen' van dit deeltje flink ingeperkt. De zoektocht naar de bouwstenen van het universum gaat dus onverminderd door!

Technische samenvatting

Titel: Zoektocht naar directe paarproductie van top-squarks in $pp$-botsingen bij $\sqrt{s}=13$ TeV en 13.6 TeV in gebeurtenissen met twee tegengesteld geladen leptonen, uitgevoerd met de ATLAS-detector.

1. Het Probleem en de Motivatie

Supersymmetrie (SUSY) is een theoretische uitbreiding van het Standaardmodel (SM) die een oplossing biedt voor het hiërarchieprobleem, met name door de kwadratisch divergente luscorrecties van top-quarks naar de Higgs-massa te annuleren. Een cruciaal voorspelling van SUSY is het bestaan van de top-squark ($\tilde{t}_1$), het superpartner van de top-quark.

Deze analyse richt zich op het zoeken naar directe paarproductie van top-squarks die vervallen in een on-shell top-quark en het lichtste neutralino ($\tilde{\chi}^0_1$), waarbij het neutralino wordt aangenomen als het stabiele lichtste supersymmetrische deeltje (LSP) en een kandidaat voor donkere materie. De specifieke vervalkanaal is:
$$\tilde{t}_1 \to t \tilde{\chi}^0_1 \to (W b) \tilde{\chi}^0_1$$
Wanneer beide top-squarks vervallen, leidt dit tot een eindtoestand met twee $W$-bosonen, twee $b$-quarks en twee neutralino's. Als de $W$-bosonen leptonisch vervallen, ontstaat een signatuur met twee tegengesteld geladen leptonen (elektronen of muonen), $b$-jets en grote ontbrekende transversale impuls ($E_T^{miss}$) veroorzaakt door de onontdekte neutralino's.

Hoewel eerdere analyses (ATLAS Run 2) al massa's tot ongeveer 1 TeV uitsloten, is er behoefte aan een analyse met meer geïntegreerde luminositeit en geavanceerde technieken om de gevoeligheid te vergroten, vooral voor zware neutralino's.

2. Methodologie

Data en Gebeurtenisselectie:

• Datasets: De analyse gebruikt de volledige Run 2-dataset (2015-2018, 140 fb$^{-1}$ bij 13 TeV) en de vroege Run 3-dataset (2022-2023, 53 fb$^{-1}$ bij 13.6 TeV).
• Selectiecriteria: Gebeurtenissen moeten voldoen aan:
  • Twee tegengesteld geladen leptonen ($e$ of $\mu$) met $p_T > 27$ GeV (leidende) en $p_T > 20$ GeV (sub-leidende).
  • Minimaal twee jets, waarvan ten minste één als $b$-jet is getagd.
  • Invariant massa van de leptonen $m_{\ell\ell} > 20$ GeV (om resonanties van lage massa uit te sluiten).
  • Grote $E_T^{miss}$.

Machine Learning Strategie:
In plaats van traditionele cut-based analyses, maakt deze studie gebruik van Neurale Netwerken (NN) om het signaal te onderscheiden van de achtergrond.

• Categorisatie: De signaalmodellen zijn ingedeeld in drie categorieën op basis van de massaverschil $\Delta m(\tilde{t}_1, \tilde{\chi}^0_1)$: laag (200-300 GeV), medium (300-500 GeV) en hoog ($\ge$ 600 GeV).
• NN Training: Er zijn zes aparte NN's getraind (twee per categorie: één voor gebeurtenissen met 1 $b$-jet en één voor $\ge$ 2 $b$-jets).
• Input Variabelen: De NN's gebruiken kinematische variabelen zoals $p_T$ en $\eta$ van leptonen en jets, $E_T^{miss}$ (met significantie), hoekafstanden ($\Delta R$, $\Delta \phi$), de stransverse massa $m_{T2}$, en de "boost" van het lepton-paar.
• Doel: De NN's maximaliseren de discriminatie tussen het SUSY-signaal en de dominante SM-achtergronden, voornamelijk $t\bar{t}$ en $t\bar{t}Z$.

Achtergrondschatting:

• De dominante achtergronden ($t\bar{t}$ en $t\bar{t}Z$) worden geschat met behulp van een data-gedreven normalisatieprocedure. Hiervoor worden Control Regions (CRs) gedefinieerd die verrijkt zijn met deze achtergronden maar orthogonaal zijn aan de Signal Regions (SRs).
• Een simultane profiel-likelihood fit (met HistFitter/PyHF) wordt gebruikt om de normalisatiefactoren van de achtergronden te bepalen en systematische onzekerheden te behandelen.
• Niet-dominante achtergronden en processen met valse leptonen (FNP) worden geschat via simulatie, gevalideerd in specifieke data-stalen.

3. Belangrijkste Bijdragen

1. Integratie van Run 3-data: Dit is een van de eerste ATLAS-analyses die Run 3-data (13.6 TeV) combineert met de volledige Run 2-dataset, wat de statistische kracht aanzienlijk verhoogt.
2. Machine Learning-implementatie: De introductie van gespecialiseerde neurale netwerken voor verschillende kinematische regio's ($\Delta m$) en $b$-jet multipliciteiten verbetert de signaal-ruisverhouding aanzienlijk ten opzichte van eerdere cut-based analyses.
3. Verbeterde reconstructie: De analyse profiteert van upgrades in de ATLAS-detector voor Run 3 (zoals nieuwe muon-chambers en fijnere calorimetergranulariteit), wat leidt tot betere prestaties bij hoge pile-up.
4. Uitgebreide kinematische dekking: Door de focus op de twee-leptonen kanaal met $m_{T2}$-variabelen en NN's, wordt de gevoeligheid voor modellen met zware neutralino's verbeterd, waar eerdere analyses minder gevoelig waren.

4. Resultaten

• Observatie: Er werd geen significant overschot waargenomen ten opzichte van de voorspellingen van het Standaardmodel. De waargenomen data vertonen goede overeenstemming met de achtergrondmodellen binnen de onzekerheden.
• Uitsluitingslimieten (95% CL): Er werden limieten gesteld op de massa's van de top-squark ($\tilde{t}_1$) en het neutralino ($\tilde{\chi}^0_1$):
  • Top-squark massa's tot 1060 GeV worden uitgesloten voor een massaloos neutralino.
  • Neutralino massa's tot 560 GeV worden uitgesloten voor een top-squark massa van 900 GeV.
• Verbetering: Deze limieten vertegenwoordigen een verbetering van ongeveer 10% in de massabereik vergeleken met de vorige ATLAS-analyses in hetzelfde kanaal (Run 2 alleen).
• Sensitiviteit: De analyse toont aan dat het twee-leptonen kanaal, ondanks een kleiner vertakkingsverhouding dan het één-leptonen kanaal, nu concurrerend is in gevoeligheid dankzij de verbeterde achtergrondonderdrukking door ML.

5. Betekenis

Deze studie markeert een belangrijke stap in de zoektocht naar supersymmetrie bij de LHC. Door de combinatie van extra data (Run 3) en geavanceerde machine-learning technieken, heeft ATLAS de uitsluitingsgrenzen voor top-squarks verder verlegd. Het feit dat er geen signaal is gevonden, beperkt de parameter ruimte voor SUSY-modellen verder, met name voor lichte top-squarks die nodig zijn om het hiërarchieprobleem op te lossen. De succesvolle implementatie van neurale netwerken in dit complexe kanaal biedt een blauwdruk voor toekomstige analyses in de zoektocht naar nieuwe fysica, waarbij complexe kinematische patronen effectiever kunnen worden geëxploiteerd.