6月6日，中国科学院高能物理研究所知名研究员阮曼奇博士于应邀访问我系并做客第530期“工物学术论坛”。论坛由张黎明副教授主持，20余名师生参加本次学术活动。阮曼奇研究员以《未来希格斯工厂中人工智能增强的事例重建三部曲》为题，带来了一场聚焦下一代高能物理实验核心技术的学术报告，详细展示了其团队在环形正负电子对撞机（CEPC）重大科学装置研发中取得的突破性研究成果。

报告深入剖析了CEPC项目面临的核心科学挑战。阮曼奇研究员指出，未来实验中预计高达97%的希格斯粒子事例将以包含大量粒子喷注的强子末态形式出现，这给传统的数据重建方法带来了严峻的效率瓶颈问题，制约了实验的科学潜力。为彻底解决这一难题，其研究团队创造性地发展并整合了三项原创性的核心技术，构成了具有引领性的“人工智能增强事例重建三部曲”。

团队的第一项突破在于“无混淆粒子流重建”技术，其创新性地采用“一一对应”算法精确解析探测器的复杂响应信号，极大限度地发掘了探测器的内在性能极限，从而显著提高了粒子鉴别的准确性。尤为突破性的是第二项技术——“喷注起源识别”，该技术在国际上首次实现了对11种不同粒子起源类型（包含5种风味的夸克以及胶子）的喷注进行精准分类。这一极具影响力的成果已发表在物理学顶级期刊《物理评论快报》（Phys. Rev. Lett. 132, 221802 (2024)）上，并被期刊审稿人高度评价为“游戏规则改变者”(Game Changer)。第三项“色单态追踪”技术则基于深度学习方法，专门设计用于在诸如双希格斯玻色子产生（vvHH）这样的复杂物理事例中有效地区分其衰变产物。该技术对提升实验探测极其稀有物理信号的灵敏度具有非凡意义，能够带来1至2个数量级的飞跃。

阮曼奇研究员强调，这套紧密结合人工智能的方法论将促使CEPC的科学能力实现质的跨越。研究结果表明，新技术将显著提升希格斯物理的研究精度：例如，希格斯粒子衰变到粲夸克对（H→cc̅）和奇异夸克对（H→ss̅）的测量效率将提升至原来的3倍；而衰变到胶子（H→gg）过程的关键测量精度更有望达到0.81%，比规划中的高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）提升了一个量级。在味物理研究领域，依托先进的喷注重建能力，关键CKM矩阵元Vcb的测量误差可降至0.5%，精度提升了50%；同时，诸如B_s→ϕνν和B_c→τν等极其稀有衰变过程的探测能力也将获得数个量级的增强。更令人振奋的是，CEPC在新物理探索方面将打开全新的窗口。相较于HL-LHC，CEPC对众多与新物理模型相关的物理量的测量精度将实现大幅度提升，为人类探索能量标度高达10万亿到100万亿电子伏特（TeV）的新物理信号奠定了坚实基础，指向更为深远的物理前沿。

报告结束后，阮曼奇研究员与清华师生展开了热烈的互动讨论，交流焦点集中在AI重建算法的通用性（泛化性）以及这些创新的粒子鉴别技术在当前大型强子对撞机（LHC）实验等平台的应用前景等重要议题上。