大型强子对撞机（LHC）作为世界上规模最大、最先进的粒子加速器，一直是人类探索基本粒子及其相互作用的重要工具。尽管实验设备顶级，数据分析却面临极其复杂的挑战，尤其是量子干涉现象的影响，严重制约了对碰撞事件的精准解读。近日，来自法国IJCLab的研究生艾希克·高什（Aishik Ghosh）以其开创性的研究成果，引入深度神经网络方法成功应对了该难关，为粒子物理分析奠定了新的里程碑。 量子干涉在宏观和微观领域均展现出神秘色彩。在微观层次，粒子以波粒二象性存在，不同路径的量子态相互叠加，导致部分路径概率加强，部分减弱甚至消失。这使得实验数据的统计建模极具复杂度，传统方法往往无法充分捕捉这些复杂干涉效应，造成分析结果的不确定性提升。
针对LHC中涉及希格斯玻色子的相关测量，这一问题尤为突出。希格斯玻色子自2012年被发现以来，成为理解粒子质量机制的关键，其衰变特性更是寻求新粒子迹象的重要窗口。 高什的研究聚焦于一个特定的对撞过程——由两个质子碰撞产生的两个W玻色子融合形成希格斯玻色子，随后其衰变为两个Z玻色子，最终产生电子和正电子。这一路径因涉及多个中间态及复杂转换机制，在实验数据中呈现为多条可能历史路径的叠加。量子干涉现象导致信号与背景间相互抵消或增强，令传统的信号背景分类方法难以准确区分，影响了希格斯衰变时间及其相关参数的精确测定。 面对这一困境，高什最初尝试了传统的机器学习分类技术，但效果不尽如人意。
因为量子干涉使得部分信号“消失”，训练分类器时缺乏明确的标签信息，模型难以收敛。在深入社区交流与学习先进算法后，他引入了一种名为神经模拟推断（Neural Simulation-Based Inference，NSBI）的新兴方法。该方法跳过了传统的分类环节，直接利用模拟数据训练神经网络估计观测结果的似然比，从而更精准地推断出希格斯玻色子的衰变率及其他物理参数。 NSBI的核心优势在于它能够直接处理复杂的概率分布，包括存在干涉的量子概率幅，无需将数据硬性区分为信号和背景类别。通过在不同假设条件下进行大量模拟，该方法学会了如何利用所有观测信息进行推断，而非仅依赖于明确的分类标签。这对于处理LHC中存在的多条干涉路径尤为有效，使得分析结果在物理参数估计上更加精确可靠，数据利用率明显提升。
高什的研究并非一帆风顺。由于NSBI尚属新兴领域，许多实验团体对其不确定性估计与误差控制持谨慎态度。高什组建跨机构团队，开展了详尽的验证、标定及交叉检验工作，确保神经网络输出的似然估计在物理意义上稳定而可信。他们还重新分析了ATLAS已公开的实验数据，成功展示了NSBI方法在实际物理测量中的优越表现，且完全符合实验合作组对系统误差和统计不确定性的严格要求。 随着研究成果发表，ATLAS合作组开始将NSBI方法纳入主流分析流程，显著提升了希格斯相关测量的精度。事实上，这项技术令未来十五年内的实验预期精度目标提前实现，挑战了之前对实验前景的乐观预测，推动了科学家们重新规划研究方向和内容。
此突破不仅展示了深度学习与粒子物理结合的巨大潜力，更为探寻新物理现象打开了新的大门。 此次进展也折射出现代科学研究模式的变化。一个研究生凭借先进的机器学习理念与不懈的钻研，能够在全球顶尖的实验环境中提出并推动创新方法，体现了新一代科研人才的灵活性与创造力。同时，也反映了物理学界对跨学科合作和技术革新的接纳度不断提升。这窥见未来基础研究的趋势，即强烈依靠数据科学技术赋能传统物理研究，提升理解自然规律的深度和广度。 在回顾这段研究历程时，专家们纷纷表示，量子干涉带来的挑战从未如此被有效攻克。
NSBI不仅帮助解决了基本的统计推断难题，同时在处理复杂信号与背景系统时展现出高度弹性。未来，随着算法不断升级，计算基础设施更为强大，类似的技术或将应用于其他复杂科学领域，如宇宙学观测、量子化学计算以及生物信息学中的高维数据分析。 总之，艾希克·高什团队借助神经网络模拟推断技术，不仅化解了LHC中的量子干涉难题，还极大提升了希格斯玻色子衰变性质的测量精度。这一成果展现了机器学习在前沿物理学中的革新潜力，推动了我们对量子世界的深层次理解。随着更多研究者投入该领域，期待类似的跨界合作引领物理学迎来更多辉煌发现，揭示宇宙更为神秘丰富的本质。
