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本研究課題ではCERN・LHC加速器においてATLAS検出器で高純度のデータ取得を可能にするデータ収集システムを構築し、高純度かつ高統計データを用いて超対称性粒子の発見に挑戦した。
大幅な背景事象の抑制をリアルタイムで実現するためには、多くの異なる検出器をトリガーシステムへ統合し安定運転を実現しなければいけない。本年度はその統合試験と、安定運転へ向けたシステム試運転を遂行した。具体的には、4種類の異なる検出器とトリガーエレクトロニクス間の通信を確立した。また通信が切れた場合の回復機構を導入することで、実験中に大きなデータ損失を起こさないような対策を施した。チャンネル固有の信号を用いて1000本以上のファイバーが正しく配線されていることを確認した。信号受信エラーを最小限に抑えるために6.25ns単位で受信タイミングの微調節も行った。大量の検出器信号の処理を可能にするFPGA上のLook-Up-Tableを用いた大規模ロジックの開発も行った。さらに試験信号を用いたこれらのロジックの検証も行った。そして出力先である後段の中央トリガーシステムとの通信の確立にも成功した。2022年6月開始予定の本実験への準備を完了したといえる。
2018年までに取得した大統計データを用いて超対称性粒子の探索を行った。本年度は近年の新しい技術である大半径ジェット識別を利用した新しい電弱ゲージーノ探索を遂行した。重い電弱ゲージーノ崩壊からのボソン粒子はブーストしており、その崩壊からの2本のジェットはコリメートして放出され再構成が難しい。そこで大半径ジェット識別手法を用いて重い電弱ゲージーノ信号の再構成を実現することで、探索範囲に関して大幅な拡張を達成した。本結果によって超対称性粒子の理解を進めることができ、今後の探索の重要な指針となった。
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