PanScales : simuler les collisions à haute énergie avec une précision inégalée

Le grand collisionneur de hadrons (LHC, CERN) étudie une très large gamme d’échelles d’énergie et de distances. La physique fondamentale étudiée au LHC atteint des échelles d’énergie bien au-delà du téra-électronvolt (correspondant à des distances inférieures à 2x10^-19m), une région où le LHC explore un territoire encore inconnu des physiciens. Or l’énergie des particules finalement observées dans les détecteurs peut être inférieure de plusieurs ordres de grandeur à l’énergie caractéristique du TeV.

Depuis cinq ans, le projet PanScales développe plusieurs nouvelles avancées conceptuelles afin de mieux décrire cette large plage d'énergie observée dans les expériences du CERN. La méthodologie sous-jacente consiste à simuler les branchements successifs des quarks et des gluons (les particules fondamentales de l'interaction forte). Ces branchements, cf. figure 1, consistent en pratique en l’émission de nouveaux quarks et gluons. La nouveauté de l'approche PanScales a résidé dans le lien profond qu'elle entretient avec la théorie sous-jacente de l'interaction forte. 

Ces recherches ont été menées dans le laboratoire suivant

• Institut de physique théorique (IPhT, CNRS / CEA)

En fait, des simulations comme celles développées dans PanScales sont utilisées dans presque toutes les publications de physique des collisionneurs, depuis la fin des années 1970. La principale raison de leur succès est leur flexibilité : les événements simulés peuvent être utilisés pour effectuer le même ensemble d'études qu'avec les données réelles. Citons comme exemples spécifiques le test de nouvelles idées théoriques, l'entraînement de réseaux neuronaux d'intelligence artificielle ou l'évaluation des incertitudes dans les mesures expérimentales. Or, afin d'être aussi fiable que possible, il importe que les algorithmes utilisés dans la simulation encodent le plus correctement possible la description théorique des interactions fondamentales. C'est sur ce point que le projet PanScales, initié en 2020, se distingue. Alors que les outils de simulation précédents étaient limités en précision, les nouveaux algorithmes développés par PanScales sont capables de décrire avec une grande précision la physique qui se produit dans toute la plage d'énergie du LHC. Auparavant, cette précision n'était atteinte que dans des calculs analytiques qui se concentraient sur une seule propriété de l'événement à la fois, par exemple le nombre moyen de particules dans un événement.

Dans un travail récent, les chercheurs et chercheuses de cette collaboration ont encore augmenté la précision de leurs programme par l’implémentation d’un nouvel algorithme dit « NNLL » (pour « next to next to leading logarithmic »). Il permet une description nettement améliorée des données des collisionneurs par rapport à l'état de l'art antérieur (NLL), développé au cours des dernières années par plusieurs groupes à travers le monde, comme le montre la figure 2. Ces derniers développements devraient avoir un impact majeur sur l'avenir du programme du LHC et d'éventuels collisionneurs ultérieurs. Ils contribueront à fournir des données d'entraînement cruciales pour l'apprentissage des réseaux de neurones. Ils aideront également les expériences à atteindre une plus grande précision dans un large éventail de mesures, notamment dans l'exploration des nouvelles propriétés du champ de Higgs et la recherche d'une nouvelle physique potentielle à des énergies plus élevées. Ces résultats sont publiés dans les Physical Review Letters.