麻省理工学院
这张大约70厘米宽的图像描绘了一个微泡电子中微子事件，有一个电子簇射(从左下到右上的直线和点)和一个质子轨迹(左下的短红线)
麻省理工学院的研究人员一直在利用费米实验室的微泡实验来揭示中微子背后的新秘密
信用:微博协作
中微子是标准模型中最神秘的成员之一，标准模型是描述自然界基本力和粒子的框架
虽然它们是宇宙中已知最丰富的粒子之一，但它们很少与物质相互作用，这使得它们的探测成为一项具有挑战性的实验壮举
中微子物理学中一个长期存在的谜题来自迷你助推器中微子实验(Mini Booster中微子实验)，该实验于2002年至2017年在伊利诺伊州的费米国家加速器实验室(Fermilab)进行
鉴于我们对标准模型的了解，我们观察到的产生电子的中微子相互作用比我们预期的要多得多，物理学家正在试图理解这是为什么
2007年，研究人员提出了后续实验“微博客”的想法，该实验最近在费米实验室完成了数据收集
微泡是对微泡过剩的理想测试，这得益于它使用了一种被称为液态氩时间投影室(LArTPC)的新型探测器技术，这种技术可以产生中微子相互作用中产生的粒子的高分辨率图像
麻省理工学院核科学实验室的物理学研究生尼古拉斯·坎普和劳伦·耶茨，以及珍妮特·康拉德教授，在微博恩基于深度学习的费米实验室加速器中微子束中寻找过量中微子的研究中发挥了主导作用
在这次采访中，坎普结合微博的最新发现讨论了微博异常的未来
问:为什么迷你酒异常是一件大事？ 答:中微子物理中一个大的未决问题是关于一种被称为“无菌中微子”的假设粒子的可能存在
“找到一个新粒子将是一件非常重要的事情，因为它可以给我们提供更大理论的线索，解释我们看到的许多粒子
对微型中微子过量最常见的解释是在标准模型中加入了这种无菌中微子
由于中微子振荡的影响，这种无菌中微子将表现为微型容器中电子中微子的增强
在中微子物理中还发现了许多异常现象，表明这种粒子可能存在
然而，很难通过一个无菌的中微子来解释这些异常现象和微型黑洞——整体情况不太符合
我们在麻省理工学院的团队对新的物理模型感兴趣，这些模型有可能解释这一全貌
问:我们目前对迷你酒过量的理解是什么？ 答:由于实验和理论领域的发展，我们的理解最近有了很大的进步
我们的团队与哈佛大学、哥伦比亚大学和剑桥大学的物理学家合作，探索光子的新来源，这些光子可以出现在一个理论模型中，该模型也有20%的电子特征
我们开发了一个“混合模型”，其中包括两种奇异的中微子——一种变形为电子味，另一种衰变为光子
这项工作即将在物理评论D
在实验方面，最近的微泡实验结果——包括一项基于深度学习的分析，我们的麻省理工学院团队在其中发挥了重要作用——没有观察到在微泡探测器中产生电子的过量中微子
考虑到微型光子可以进行测量的水平，这表明微型光子的过量不能完全归因于额外的中微子相互作用
如果它不是电子，那么它一定是光子，因为那是在微型黑洞中唯一能产生类似信号的粒子
但是我们确信我们所知道的不是相互作用产生的光子，因为这些光子被限制在一个很低的水平
所以，它们一定来自新的东西，比如混合模型中奇异的中微子衰变
接下来，微博客正在进行一项搜索，可以分离和识别这些额外的光子
敬请关注！ 问:你提到你的团队参与了基于深度学习的微博分析
为什么在中微子物理中使用深度学习？ 答:当人类看猫的图像时，他们可以毫不费力地分辨出物种之间的区别
同样，当物理学家观察来自LArTPC的图像时，他们可以毫不费力地分辨出中微子相互作用中产生的粒子之间的区别
然而，由于差异的细微差别，这两项任务对传统算法来说都很困难
麻省理工学院是深度学习理念的结合体
例如，最近，它成为美国国家科学基金会人工智能和基础交互人工智能研究所的网站
我们的团队利用当地在该领域的丰富专业知识是有意义的
我们也有机会与SLAC大学、塔夫茨大学、哥伦比亚大学和IIT大学的优秀团队合作，每个团队都在深度学习和中微子物理之间的联系方面拥有强大的知识基础
深度学习的关键思想之一是“神经网络”，这是一种基于先前接触一组训练数据做出决策(例如识别LArTPC中的粒子)的算法
我们小组发表了第一篇关于利用中微子物理的深度学习进行粒子识别的论文，证明了它是一项强大的技术
这就是为什么最近发布的基于深度学习的微泡分析结果对微泡过剩的电子中微子解释施加了强约束的主要原因
总而言之，非常幸运的是，这项分析的大部分基础工作是在麻省理工学院人工智能丰富的环境中完成的
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