ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-22
К поиску новых физических сигнатур, включая бозоны Хиггса, в задачах детектирования аномалий с помощью слабо контролируемого машинного обучения
Оригинальное название: Towards anomaly detection searches for new physics signatures including Higgs bosons with weakly supervised machine learning
Универсальная связь бозона Хиггса с массой делает его естественным якорем для поисков физики за пределами Стандартной модели методом обнаружения аномалий в экспериментах на коллайдерах. Стратегия HAXAD сочетает встраивание признаков на основе машинного обучения, оценку фона и слабоконтролируемую классификацию, и данная работа приближает её к зрелости, необходимой для записанных данных коллайдера, вводя две новые стратегии встраивания, схему статистического вывода, дающую агностичные к сигналу и специфичные для сигнала ограничения на сечение, а также существенно расширенный набор сигнальных моделей. Эти улучшения повышают чувствительность к сигналу по сравнению с исходным методом, а в сравнении с примером поиска на основе срезов (cut-based) по тому же конечному состоянию HAXAD сопоставим с лучшими индивидуальными ограничениями на основе срезов или превосходит их для широкого спектра сигнальных моделей.