Parking y Scouting: revolucionando la selección de eventos en el LHC

El Gran Colisionador de Hadrones (LHC) es el acelerador de partículas más potente jamás construido. Situado en un túnel a 100 metros bajo tierra en el CERN, la Organización Europea para la Investigación Nuclear, en la frontera franco-suiza cerca de Ginebra, Suiza, el LHC comenzó sus operaciones el 10 de septiembre de 2008. Este acelerador impulsa protones o iones a velocidades cercanas a la de la luz. Consiste en un anillo de 27 kilómetros de imanes superconductores, junto con una serie de estructuras aceleradoras que aumentan la energía de las partículas a lo largo de su trayecto.

El LHC alberga cuatro colaboraciones principales: ALICE, ATLAS, LHCb y CMS. Estos proyectos utilizan detectores para analizar las innumerables partículas producidas por las colisiones en el acelerador. Cada uno de ellos es único, caracterizado por su tecnología específica y llevado a cabo por equipos de científicos de todo el mundo. El autor de este escrito forma parte de la colaboración CMS.

El experimento CMS (Compact Muon Solenoid) es uno de los cuatro grandes detectores del LHC, una cámara de 14,000 toneladas diseñada para descifrar los componentes fundamentales de la materia. Su misión es responder preguntas cruciales: ¿Por qué las partículas tienen masa? ¿De qué está compuesta la materia oscura? ¿Existen dimensiones extras?. Para ello, debe identificar y reconstruir con extrema precisión las partículas resultantes de las colisiones de protones.

Los resultados de CMS, junto con los de los otros detectores del LHC, han restringido significativamente el espacio de parámetros disponible para la física más allá del modelo estándar (BSM, por sus siglas en inglés). Han excluido la posibilidad de nuevos estados con masas de hasta varios TeV, predichos por una amplia gama de modelos teóricos. Procesos bien comprendidos del modelo estándar, como la producción de pares de bosones Z (Figura 1), han permitido un examen preciso de las interacciones fuertes y débiles, incluyendo el descubrimiento del bosón de Higgs y la medición de sus acoplamientos [1]. A medida que profundizamos en el vasto conjunto de datos proporcionado por el LHC, la ausencia de señales claras de nueva física más allá del modelo estándar nos impulsa a explorar vías inéditas de investigación y a refinar nuestras estrategias de búsqueda.

Figura 1: Evento registrado en el detector CMS donde se produjeron dos bosones Z, cada uno desintegrándose en un par de muones (líneas rojas). En este cruce de haces se reconstruyeron 27 vértices de interacción. Imagen: CERN – Experimento CMS en el LHC, CERN. Datos registrados: 2016-07-03.. Corrida / Evento / Luminosidad: 276282 / 1446236384 / 822.

El LHC produce una cantidad masiva de datos: los haces de partículas chocan 40 millones de veces por segundo, y es imposible registrar cada colisión. Este enorme volumen de datos obliga a los físicos a priorizar ciertos eventos, como aquellas que involucran al bosón de Higgs. Seleccionar estas colisiones más prometedoras aumenta la probabilidad de capturar señales relevantes, aunque se sacrifiquen otras colisiones que, aunque más frecuentes, se consideran de menor prioridad. Una compleja combinación de factores determina la decisión de conservar o descartar una colisión. Al final, el experimento solo puede guardar alrededor de 1000 colisiones por segundo utilizando el sistema de selección del CMS, conocido como 'trigger'. Este método implica que de cada 40000 colisiones, solo una se guarda, mientras que las demás se descartan sin ser investigadas. Pero, ¿qué pasaría si el próximo gran descubrimiento del LHC se esconde en esos otros 39999 eventos? ¿O si los físicos quieren medir las propiedades de partículas del modelo estándar presentes principalmente en esos datos rechazados? Aquí es donde entran en juego las técnicas que se describirán a continuación.

La asombrosa tasa de colisiones del LHC, combinada con el volumen inmenso de datos necesarios para desentrañar interacciones complejas, plantea un desafío fundamental para los experimentos. Los sistemas de trigger, adquisición de datos y procesamiento posterior tienen recursos limitados que deben distribuirse cuidadosamente entre los diferentes objetivos de investigación. Entonces, ¿cómo podemos guardar más colisiones si ya estamos en el límite? La respuesta está en reflexionar creativamente sobre por qué se guarda tan poco. Los principales obstáculos son dos: primero, cada colisión genera tanta información que es imposible procesarla toda rápidamente; segundo, no es viable desplegar la capacidad de almacenamiento necesaria para guardar una mayor cantidad de colisiones. Para enfrentar estos retos, se han desarrollado soluciones ingeniosas conocidas como 'parking' y 'scouting', tal como se ilustra en la Figura 2.

Figura 2: Vista esquemática del flujo de datos típico durante la segunda corrida (Run 2) del LHC, que ilustra la estrategia de adquisición de datos mediante los flujos standard, parking y scouting.

El método de 'parking' hace exactamente lo que su nombre sugiere: los datos con mayor potencial físico se 'estacionan' en un lugar seguro hasta que haya tiempo para procesarlos y convertirlos en datos listos para el análisis. Esto suele ocurrir cuando el LHC no está en operación, ya que las computadoras están menos ocupadas en esos momentos. En años recientes, el método de 'parking' ha permitido al experimento CMS guardar otros 1,000 eventos por segundo. Estas colisiones adicionales se seleccionaron principalmente para señales bien conocidas que se desea estudiar más a fondo, como las señales provenientes de hadrones que contienen quarks b. Durante la primera corrida del LHC, se exploraron diferentes estrategias de 'parking'. Los datos recopilados con 'triggers' de 'parking' en 2012 permitieron la publicación de análisis impactantes de física, incluyendo mediciones del bosón de Higgs y determinaciones precisas de la vida media de varios hadrones con quarks b en estados finales que involucran pares de muones[2].

Por otro lado, el método de 'scouting' aborda el problema de manera diferente. Éste captura un gran flujo de datos a alta velocidad a costa de registrar un contenido de evento reducido, utilizando objetos físicos como jets (flujos colimados de partículas producidos por quarks o gluones de alto momento), muones y electrones reconstruidos a nivel de trigger. Solo se guardan las propiedades esenciales de las partículas, como su energía, velocidad, dirección y algunos detalles de identificación adicionales relacionados con el detector. Al mantener solo esta información reducida en lugar de todos los datos del detector, se logra una disminución considerable en la cantidad de gigabytes por segundo que estos datos normalmente ocuparían. La selección a nivel de trigger en el experimento CMS ya es excelente, lo que significa que, para muchos análisis, las diferencias entre el análisis tradicional y el basado únicamente en la información del trigger son insignificantes. En la etapa más reciente del LHC, el scouting ha permitido registrar diez mil o más colisiones adicionales por segundo, lo que abre la puerta a la exploración de tipos de colisiones completamente inexplorados en busca de diversas señales. Como ejemplo, se han estudiado exitosamente las desintegraciones de cuatro muones, culminando en la innovadora observación, por primera vez, de la rara desintegración del mesón η en cuatro muones (η→µ⁺µ⁻µ⁺µ⁻), con una tasa de decaimiento medida del orden de 10⁻⁹[3]. Este resultado concuerda con las predicciones teóricas y mejora la precisión de mediciones anteriores del límite superior en más de cinco órdenes de magnitud.

Los métodos de 'parking' y 'scouting' son complementarios y preparan los sistemas de adquisición de datos del detector CMS para el próximo aumento de intensidad del LHC. Con la actualización del High-Luminosity LHC en 2028, el LHC producirá diez veces más colisiones con características inusuales por segundo, mientras que la fracción de colisiones que se pueden guardar con métodos convencionales seguirá siendo básicamente la misma. Por lo tanto, es esencial desarrollar formas de realizar la selección y el análisis de datos en tiempo real dentro de los propios sistemas de trigger y adquisición de datos, y optimizar el uso de los recursos informáticos durante los períodos en los que el LHC no está funcionando a plena capacidad. La experiencia del detector CMS con 'parking' y 'scouting' en esta década será crucial para enfrentar estos desafíos en los próximos años de experimentos de física de partículas.