CERNは、5月12日に、実験データセットにヒッグスボソンが関与する最高のイベント検索アルゴリズムを競うヒッグスボソン機械学習チャレンジを発表しました。 コンテストは9月15日まで続き、優勝者には2,000ドルから7,000ドルの賞金が贈られます。 成功したソリューションは、ATLAS検出器からのデータを処理する実際のプロセスに統合できます。 競争に参加するには、素粒子物理学の特別な知識は必要ありません。
大型ハドロン衝突型加速器のヒッグス粒子は直接検出されず、崩壊生成物によって検出されます。 巨大なエネルギーの陽子が検出器の中心で衝突します。 衝突中に、ヒッグス粒子が生まれ、短時間で他の粒子に崩壊します。 標準モデルの予測によれば、最も人気のある減衰チャネルは、クォークBと反Bのペアになります。 競争は、ヒッグス粒子がタウレプトンとアンチタウレプトンに崩壊するとき、よりまれな出来事に焦点を当てることを示唆しています。 これらのレプトンもさまざまなチャネルを介して急速に減衰するため、検出器はその減衰の生成物のみを「認識」します。 ただし、他の多くの方法で同様の崩壊生成物のセットを取得できるため、多くのイベントがバックグラウンドを形成するため、ヒッグス粒子を研究するには、ボソンを含むイベントを背景と区別する必要があります。
コライダーでは膨大な数の衝突が発生するため、検出器からのデータに基づいて、関心のあるイベントと関心のないイベントを迅速かつ正確に区別することが非常に重要です。 これは、競技者が行うように招待されているものです。
各イベントは30個の番号で記述され、そのうち17個は検出器からの直接データであり、13個は生データから計算された派生値であり、専門家によると予測に役立つ可能性があります。 たとえば、生データのうち、PRI_tau_ptは、検出されたハドロンタウ（ハドロン崩壊チャネルを介して復元されたタウレプトン）の運動量の垂直成分です。 派生物の中で、たとえば、DER_mass_MMCは、ヒッグスボソンの推定質量であり、このイベントを生成する可能性が最も高い（ヒッグスボソンがある場合）。 パラメータの完全な理論的説明は特別な記事で提供されていますが、目を開けてタスクにアプローチするためにそれを読む必要はないかもしれません。
参加者には、信号またはノイズであるかどうかがわかっている25万のイベントのトレーニングセットが提供され、 55万の既知の制御イベントを分類することが提案されています。 結果は、正解と不正解の数を考慮した式を使用して評価されます。 結果の調整を難しくするために、テストの正確な結果は通知されません。競争の終わりまで、テストはコントロールサンプルの18％のランダムなサブセットで実行されます。
参加者は最大4人でチームを組み、1日に最大5つの決定を送信できます。 フォーラムを解決するためのアプローチについて議論できます。 決定をテストするには、予測を含むファイルを送信するだけで十分です。賞品を請求する場合は、後でソースをダウンロードできます。
3つの最高のソリューションの作成者には、賞金7000ドル、4000ドル、2000ドルが贈られます。 また、ATLASのコラボレーションでは、実験での使用に最適なソリューション（パフォーマンス、信頼性、およびその他のパラメーターを考慮に入れる）が選ばれます。 このチームは、CELASに招待され、ATLASのコラボレーション（輸送費を賄うため）に会います。