ヒッグスの自己相互作用解明に向けた次世代の機械学習を利用した事象分別器の開発

• 研究課題/領域番号: 25K17410
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 泉山 将大 名古屋大学, 素粒子宇宙起源研究所, 特任助教 (61004338)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: ヒッグス自己結合 / 機械学習 / ジェット

研究開始時の研究の概要

電弱相互作用の構造を形作るヒッグス粒子について、その自己結合の理解を深める為には LHC におけるヒッグス粒子の対生成事象探索が有効である。この事象の半数以上は 4つの b ジェットを終状態に持つものの、この信号は複数ジェットが b ジェットに誤同定される事による背景事象に埋もれてしまう為、b ジェットの同定性能の向上が鍵である。本研究では、この b ジェットの同定性能の改善を目指し、機械学習を応用した分別器および運動量などを再構成するアルゴリズムを開発する。開発したジェット分別器を、ATLAS 実験におけるヒッグス粒子対の生成事象探索に導入し探索を進める。