近日，北京大学物理学院技术物理系、核物理与核技术国家重点实验室高能物理团队冒亚军、王大勇课题组与合作者基于北京谱仪III(BESIII)实验采集的正负电子对撞数据，利用深度学习技术，以超过10倍标准偏差的统计显著度首次观测到粲重子Λc+衰变为中子、正电子与电子中微子的半轻衰变过程。相关研究论文以“使用图神经网络观测粲重子的稀有贝塔衰变”(Observation of a rare beta decay of the charmed baryon with a Graph Neural Network)为题，于2025年1月15日发表于《自然•通讯》(Nature Communications)。
粲重子的半轻衰变过程为理解标准模型中强相互作用与弱相互作用间的耦合提供了重要的实验平台，精确测量其衰变性质能够推进粲夸克能区非微扰量子色动力学的发展，并为弱相互作用的基本常数——卡比博-小林-益川(CKM)矩阵元提供新的独立约束。基态粲重子Λc+的主要半轻衰变模式包括粲夸克转变为奇异夸克的Λc+ → Λe+νe与粲夸克转变为下夸克的Λc+ → ne+νe，其中前者在上世纪90年代已由实验观测到，但后者的实验测量由于事例率低、衰变末态难以重建、本底成分复杂等困难，一直未能实现突破。
图1. 粲重子半轻衰变Λc+ → Λe+νe与Λc+ → ne+νe在BESIII电磁量能器中响应的示意图。
在本研究工作中，研究团队创新性地引入基于图神经网络的深度学习方法，识别中子在BESIII电磁量能器中的能量沉积模式，从而有效分离了Λc+ → ne+νe信号与Λc+ → Λe+νe的强本底事例，并建立了一套数据驱动的分析流程，用于神经网络的训练与校准、物理结果的验证及系统误差的估算。通过这一方法，研究团队首次以超过10倍标准偏差的统计显著度观测到Λc+ → ne+νe衰变过程，以接近理论预言的精度测量了其分支比，并给出了CKM矩阵元|Vcd|首个来自于粲重子衰变的实验约束。这一结果为理解粲强子性质提供了重要的实验输入，为含中性强子末态的实验研究提供了全新的分析手段，并展示了深度学习技术在高能物理实验精确测量中的广泛应用前景。
图2. 神经网络对数据样本的评分分布与拟合结果。
图3. 本研究测量的Λc+ → ne+νe衰变分支比与各类理论模型预言的比较。
本研究工作由北京大学物理学院技术物理系、核物理与核技术国家重点实验室高能物理团队冒亚军、王大勇课题组与中国科学院大学、兰州大学、华南师范大学等单位合作完成。北京大学物理学院2017级博士研究生宋昀轩(现为瑞士洛桑联邦理工大学博士后研究员)与2020级博士研究生李彦谷共同承担了主要的数据分析与论文撰写工作，并代表BESIII实验合作组投稿。
BESIII实验是我国运行于陶轻子-粲夸克能区的大型正负电子对撞机实验，在该能区拥有世界最高统计量的数据样本。BESIII实验合作组由来自17个国家和地区86家研究机构的600余名科研人员组成。北京大学BESIII课题组在实验设计建造、运行维护中发挥了重要作用，在轻强子谱、奇特强子态、粲强子与粲偶素物理以及超出标准模型的新物理等研究领域持续产出重要研究成果，并担任了合作组多个重要管理职位，如冒亚军曾担任合作组共同发言人，王大勇曾担任合作组物理分析协调人等。BESIII实验仍将继续运行5~10年，基于其数据的物理研究将维持15年以上，可以期待更多新的发现和成果。
本研究工作得到了科技部国家重点研发计划、国家自然科学基金等大力支持。
