近日，基础学部物理学院青年教师王坤博士与合作者在希格斯玻色子精密测量研究中取得新进展。研究团队利用深度学习技术提高了对粒子碰撞信号的识别能力，显著提升了希格斯玻色子衰变为不同夸克和胶子过程的测量精度，为未来高能对撞机上的希格斯物理研究提供了新的技术路径。相关成果发表于《高能物理杂志》[Journal of High Energy Physics, JHEP 07 (2026) 079]，王坤老师为论文共同通讯作者。
希格斯玻色子与不同基本粒子的相互作用，是检验粒子物理标准模型的重要窗口。研究团队面向未来电子—正电子希格斯工厂，利用深度学习方法识别粒子碰撞后形成的成簇粒子信号，从而提高对希格斯玻色子不同衰变过程的测量能力。研究结果表明，与已有研究相比，希格斯玻色子衰变至粲夸克和胶子的测量精度分别提升约43%和29%，并对较难测量的奇异夸克衰变过程给出了定量灵敏度预期。该成果展示了人工智能技术在未来高能物理精密测量中的应用潜力。
论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/JHEP07(2026)079
