摘要：2025 年 4 月 2 日，研究人员张玉蕾及其同事在《LHC 使用机器学习实现中微子重建的纠缠和贝尔非局域性》中发表了论文，详细介绍了他们开创性地使用机器学习实现精确的中微子动量重建。他们的工作揭示了超过 5 个西格玛的显著贝尔非局域性，为 LHC 的量子信

2025 年 4 月 2 日，研究人员张玉蕾及其同事在《LHC 使用机器学习实现中微子重建的纠缠和贝尔非局域性》中发表了论文，详细介绍了他们开创性地使用机器学习实现精确的中微子动量重建。他们的工作揭示了超过 5 个西格玛的显著贝尔非局域性，为 LHC 的量子信息研究树立了新的标杆。

LHC 上的实验使用量子断层扫描和机器学习来高精度测量双量子比特状态中的贝尔非局域性，超越了之前受重建挑战限制的研究。高级模拟显示，可以清晰地观察到统计显著性超过 5σ 的贝尔非局域性，为高能碰撞中的量子信息研究建立了新的基准。该系统补充了现有研究，并为未来的研究提供了实验可行性和灵敏度。

人类最雄心勃勃的科学事业之一就位于欧洲中心：欧洲核子研究中心 (CERN)。这个庞大的综合体是创新的灯塔，来自世界各地的物理学家在这里合作揭开宇宙的奥秘。CERN 最近取得的进展突破了我们的认知界限，为控制现实的基本力量提供了新的见解。

粒子物理学的革命

CERN 的工作一直处于粒子物理学的前沿，最近的突破延续了这一传统。ATLAS 合作是 CERN 研究的基石，在测量基本粒子的性质方面取得了重大进展。例如，他们对 tau 轻子重建和识别的研究增强了我们探测这些难以捉摸的粒子的能力，这对理解弱相互作用起着至关重要的作用。

这些测量的精度对于验证理论模型至关重要。通过分析前所未有的质子-质子碰撞数据，物理学家正在完善他们对希格斯玻色子特性及其对粒子物理标准模型的影响的理解。这些发现证实了现有的理论，并为发现超出当前理解的新现象铺平了道路。

机器学习与粒子物理学相遇

机器学习与 CERN 研究的结合具有变革性。降噪扩散概率模型等技术被用于分析实验产生的大量数据集，使研究人员能够以惊人的准确度识别模式和异常。人工智能与物理学的融合正在彻底改变数据处理方式，从而实现更快、更精确的分析。

此外，物理学家和计算机科学家之间的合作促成了 TensorFlow 和 Horovod 等工具的开发，这些工具促进了分布式深度学习。这些进步不仅加速了研究，还使复杂计算资源的访问变得民主化，从而开启了粒子物理学全球合作的新时代。

计算基础设施的作用

CERN 的每项发现背后都有一个复杂的计算基础设施网络。NERSC 的 Perlmutter 架构体现了强大的计算能力在现代物理学中的重要性。通过为研究人员提供高性能计算资源，CERN 确保实验数据能够得到高效处理，从而实现实时分析和对假设的快速迭代。

这种计算主干对于处理粒子加速器产生的大量数据至关重要。例如，ATLAS 探测器的光度测量提供了对碰撞率的重要见解，这对于确定各种粒子的横截面至关重要。这些测量与轮廓似然拟合等先进的统计方法相结合，使物理学家能够从实验中提取有意义的结论。

来源：小土豆讲科学