AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-22
弱教師あり機械学習によるヒッグス粒子を含む新物理シグネチャの異常検知探索に向けて
原題: Towards anomaly detection searches for new physics signatures including Higgs bosons with weakly supervised machine learning
質量との普遍的な結合を持つヒッグス粒子は標準模型を超える分野への広く適用できる入り口であり、HAXAD戦略は機械学習による特徴量埋め込み、背景推定、弱教師あり分類を組み合わせてヒッグス粒子に伴う異常を探索する。本研究では2つの新たな埋め込み戦略の導入と比較、シグナル非依存・シグナル依存の断面積上限を与える新推論フレームワークの整備、検討対象シグナルモデルの大幅な拡張により、実測データへの適用に必要な成熟度へと手法を発展させた。改良により元手法に対してシグナル感度が向上し、同じ終状態のカットベース探索との比較では、検討した多様なシグナルモデルでカットベースの最良上限に匹敵またはそれを上回った。