2012-ci ildə Böyük Adron Kollayderində (LHC) kəşf edilən Higgs bozonu, qarşılıqlı təsirləri vasitəsilə kvarklar kimi elementar hissəciklərə kütlə bəxş edərək, hissəciklər fizikasının Standart Modelində mərkəzi rol oynayır. Hiqqs bozonunun ən ağır “üçüncü nəsil” kvarklarla – üst və alt kvarklarla qarşılıqlı əlaqəsi müşahidə edilmiş və Standart Modelə uyğun olduğu müəyyən edilmişdir.

Lakin onun daha yüngül “ikinci nəsil” kvarklarla, məsələn, cazibədar kvark və ən yüngül “birinci nəsil” kvarklarla – atom nüvələrinin tikinti bloklarını təşkil edən yuxarı və aşağı kvarklarla qarşılıqlı əlaqəsini araşdırmaq hələ də çətin bir problem olaraq qalır və Higgs bozonunun kvarkların əmələ gəlməsinə cavabdeh olub-olmaması sualını cavabsız qoyur.

Tədqiqatçılar Higgs bozonunun LHC-də yüksək enerjili proton-proton toqquşmalarında hissəciyin digər hissəciklərə necə parçalandığını və ya onlarla necə əmələ gəldiyini araşdıraraq öyrənirlər.

CERN-də keçirilən bu yaxınlarda keçirilən seminarda CMS eksperimenti əməkdaşlığı Higgs bozonunun iki üst kvarkla birlikdə istehsal olunduğu toqquşma hadisələri zamanı bir cüt cazibə kvarkına çevrilən Hiqqs bozonunun ilk axtarışının nəticələrini bildirdi . Ən müasir süni intellekt üsullarından istifadə edərək, bu yeni axtarış Higgs bozonu ilə cazibə kvarkı arasında qarşılıqlı əlaqədə bu günə qədər ən sərt məhdudiyyətləri təyin etmək üçün istifadə edilmişdir.

Higgs bozonunun üst-kvark cütü ilə birlikdə istehsalı, Higgs bozonunun kvark cütlərinə parçalanması, LHC-də nəinki nadir prosesdir, həm də oxşar görünüşlü fon toqquşma hadisələrindən ayırmaq xüsusilə çətin olan prosesdir.

Bunun səbəbi, kvarkların dərhal parçalanmadan əvvəl yalnız kiçik bir məsafəni qət edən adronların kollimasiya edilmiş spreylərini (və ya “reaktivləri”) əmələ gətirməsi, Higgs bozonunun parçalanması zamanı yaranan cazibədar kvarklardan qaynaqlanan reaktivləri müəyyən etməyi xüsusilə çətinləşdirir.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=8188791252&adk=1645945215&adf=308666314&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1747732756&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-05-ai-higgs-boson-charm.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM2LjAuNzEwMy4xMTQiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siQ2hyb21pdW0iLCIxMzYuMC43MTAzLjExNCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzNi4wLjcxMDMuMTE0Il0sWyJOb3QuQS9CcmFuZCIsIjk5LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1747732756474&bpp=3&bdt=146&idt=61&shv=r20250515&mjsv=m202505130101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Df22668bce9793ae4%3AT%3D1735196613%3ART%3D1747732679%3AS%3DALNI_Mb4Xpwl1SO1AcvqroR6xccDm_sheQ&gpic=UID%3D00000f7c5320f40b%3AT%3D1735196613%3ART%3D1747732679%3AS%3DALNI_Mb1dz_DHiT2yDzXLMaB9CDkQl4XGg&eo_id_str=ID%3Dcdf7f2f01784f52d%3AT%3D1735196613%3ART%3D1747732679%3AS%3DAA-Afjb8kbeupLLyQ0QHQmZxpM4v&prev_fmts=0x0%2C1200x280&nras=1&correlator=8080634968906&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=3&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2011&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31092426%2C95353386%2C31092448%2C95344787%2C95360953%2C95360949%2C95340252%2C95340254&oid=2&pvsid=2145099376069596&tmod=510967708&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=4&uci=a!4&btvi=2&fsb=1&dtd=112

“Etiketləmə” adlanan ənənəvi identifikasiya üsulları cazibədar təyyarələri effektiv şəkildə tanımaq üçün mübarizə aparır və daha təkmil ayrı-seçkilik üsullarının işlənib hazırlanmasını tələb edir.

CERN-də tədqiqatçı Sebastian Vuçterl belə izah edir: “Bu axtarış analiz üsullarında paradiqma dəyişikliyi tələb edirdi”. “Cəlbedici kvarkları işarələmək alt kvarklardan daha çətin olduğundan, siqnalı fondan ayırmaq üçün ən müasir maşın öyrənmə üsullarına etibar etdik.”

CMS tədqiqatçıları maşın öyrənmə modellərindən istifadə edərək iki əsas maneəni həll etdilər. Birincisi, qrafik neyron şəbəkəsi adlanan bir növ alqoritmdən istifadə etməklə həyata keçirilən cazibədar təyyarələrin identifikasiyası idi. İkincisi, Higgs bozon siqnallarını fon proseslərindən fərqləndirmək idi, hansı ki, transformator şəbəkəsi – ChatGPT-nin arxasında olan, lakin dialoq yaratmaq əvəzinə hadisələri təsnif etmək üçün öyrədilmiş maşın öyrənmə növü.

Cazibədarlığın etiketlənməsi alqoritmi yüz milyonlarla simulyasiya edilmiş reaktiv təyyarələrdə öyrədilib ki, ona cazibədar təyyarələri daha yüksək dəqiqliklə tanısın.

2016-cı ildən 2018-ci ilə qədər toplanmış məlumatlardan istifadə edərək, Higgs bozonunun digər proseslər vasitəsilə cazibədar kvarklara çevrilməsi üzrə əvvəlki axtarışların nəticələri ilə birlikdə, CMS komandası Higgs bozonu ilə cazibə kvarkı arasında qarşılıqlı əlaqədə hələ də ən sərt məhdudiyyətlər qoydu və əvvəlki məhdudiyyətlərlə müqayisədə təxminən 35% yaxşılaşdığını bildirdi. Bu, Standart Modelin proqnozundan potensial sapmalara əhəmiyyətli sərhədlər qoyur.

Gent Universitetində doktorluqdan sonrakı tədqiqatçı Jan van der Linden deyir: “Bizim tapıntılarımız böyük bir addımdır”. “Qarşıdan gələn LHC sınaqlarından daha çox məlumat və təkmilləşdirilmiş analiz üsulları ilə biz Higgs bozonunun LHC-dəki cazibə kvarkları ilə qarşılıqlı əlaqəsi haqqında birbaşa fikir əldə edə bilərik – bir neçə il əvvəl mümkünsüz hesab edilən bir vəzifə.”

LHC məlumat toplamaqda davam etdikcə, cazibə işarələməsi və Higgs bozon hadisələrinin təsnifatındakı təkmilləşdirmələr nəhayət CMS və onun müşayiəti ATLAS təcrübəsinə Higgs bozonunun cazibədar kvarklara parçalanmasını təsdiq etməyə imkan verə bilər. Bu, Higgs bozonunun bütün kvarklar üçün kütlənin əmələ gəlməsindəki rolunun tam başa düşülməsinə doğru böyük addım olardı və 50 illik Standart Modelin mühüm testini təmin edərdi.

Ətraflı məlumat: ttH hasilatı vasitəsilə Higgs bozonunun parçalanmasını cazibədar kvark-antikvark cütlüyünə axtarın (2025)

CERN tərəfindən təmin edilmişdir