Model-independent searches and anomaly detection at the CMS experiment
本文介绍了 CMS 实验利用 138 fb 的 13 TeV 数据，通过基于机器学习的异常检测进行寻找新物理的模型无关搜索，重点展示了对顶夸克成功的无监督恢复，以及 2024 年期间无监督算法在一级触发器中的实时部署。
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十多年来，世界上最强大的粒子加速器一直在将质子以接近光速的速度进行碰撞，试图寻找那些超越我们当前理解范围的宇宙构建模块。科学家们长期以来一直怀疑，能够成功描述所有已知物质和作用力的标准模型是不完整的。他们期望能发现新的粒子或隐藏的力量，从而解释诸如暗物质或宇宙为何存在等谜团。然而，尽管发现了希格斯玻色子，数据中并未出现新的基本粒子。这种沉默迫使研究人员重新思考他们的策略。他们不再是建造一个特定的网去捕捉他们认为可能存在的鱼，而是尝试捕捉任何游过的异常事物，无论它看起来是什么样子的。这种转变依赖于一个强大的理念：如果宇宙充满了熟悉的模式，那么任何打破这些模式的事物都值得研究，即使我们还不知道它究竟是什么。
紧凑μ子线圈（Compact Muon Solenoid，简称 CMS）实验的研究人员通过使用机器学习来搜寻异常现象，接受了这一方法。在最近的一项研究中，他们将这种技术应用于一组包含 138 fb⁻¹、在 13 万亿电子伏特能量下记录的质子-质子碰撞数据的庞大数据集。团队专注于一种特定类型的碰撞，即两个高能粒子喷流（称为“喷注”，jets）向相反方向飞出的过程。在绝大多数此类事件中，喷注是由夸克或胶子等常见粒子形成的，产生一种可预测的、杂乱的喷射。科学家们寻找的是与众不同的喷注——那些携带复杂内部结构、可能包含更重粒子或多层衰变的喷注，这会使它们在普通的背景中脱颖而出。他们并没有假设这些新粒子可能是什么，也没有猜测它们的质量或相互作用方式。他们只是要求计算机学习一个正常的喷注看起来是什么样的，然后标记出任何不符合该模式的事物。
为了确保这种方法奏效，团队首先在答案已知的实验数据上对其进行了测试。他们要求算法寻找顶夸克——一种已知但难以在普通喷注海洋中被识别的重粒子。在没有被告知什么是顶夸克，也没有被给予任何用于识别它的标签的情况下，机器学习系统成功分离出了包含这些粒子的事件。它通过注意到这些粒子的内部结构与其他粒子截然不同而找到了它们。这一验证证明了该系统可以在没有预设剧本的情况下识别出新事物。当研究人员随后将同样的逻辑应用于包含 138 fb⁻¹ 质子-质子碰撞数据的完整数据集时，他们扫描了任何可能预示着新共振（即一个重粒子衰变为两个较轻粒子）的局部异常事件。
结果证明了这种模型无关搜索的力量，但也证实了宇宙在关于新物理学方面的持续沉默。这项研究中使用的五种不同机器学习方法的表现均优于寻找特定粒子特征的传统搜索方法。它们能够发现一些旧方法可能会错过的微妙异常，特别是在重粒子可能分解成许多小碎片的复杂场景中。然而，尽管灵敏度有所提高，但没有任何一种方法发现的偏差足以声称发现了新物理。他们观察到的最显著波动与随机统计噪声一致，而非新粒子。团队为可能存在的各类新粒子设定了新的限制，有效地排除了在其他搜索未曾涉足的质量范围内的某些可能性。
除了对记录数据的离线分析外，该实验还将这项技术推向了实时决策领域。大型强子对撞机产生碰撞的速率为每秒 4000 万次，远快于人类操作员或标准计算机审查每一个事件的速度。通常，一个被称为“触发器”的系统会过滤掉绝大多数碰撞，仅保留那些基于已知物理学看起来有趣的事件。CMS 团队现在已将两种无监督机器学习算法直接安装在负责进行瞬时决策的硬件上。这些算法运行在专门的芯片上，在没有任何先验知识的情况下分析探测器中的原始能量沉积。在 2024 年能量为 13.6 TeV 的数据采集期间，这些系统选择了超过 40 亿个事件进行永久存储，捕捉到了那些传统触发器可能会丢弃的罕见且高能的过程。目前收集的数据表明，该系统正按预期工作，识别出了诸如 Z 玻色子和 J/psi 介子等已知粒子，证明了机器可以在无需被告知寻找目标的情况下识别出有趣的物理现象。
这项工作的最终目标是将搜索范围从单个喷注内部的粒子喷流扩展到整个事件。通过观察碰撞的全局形状，科学家们希望找到那些在观察单个碎片时无法察觉的异常。虽然这项特定的研究并未发现新粒子，但它成功展示了一种观察数据的新方式。它表明，即便是在一个至今仍保持沉默的宇宙中，我们也拥有寻找未知事物的工具。研究人员已经从理论提议转向了实际应用，通过真实数据验证了他们的方法，并证明了他们只需通过观察粒子如何区别于其他事物，就能表征其性质。这场搜寻并非为了寻找某种特定的幽灵，而是为了寻找任何不属于这里的影子。
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