CERN Yeni Fiziği Her Gün Çöpe mi Atıyor?

4 Temmuz 2012'de CERN'deki iki büyük deney, ATLAS ve CMS, yaklaşık yarım asırdır aranan Higgs bozonunu bulduklarını duyurdu [1, 2]. Standart Model'in son eksik parçası yerine oturmuştu. Bilinen bütün temel parçacıkları ve kütleçekim dışındaki üç kuvveti (elektromanyetik, zayıf ve güçlü) anlatan kuram, girdiği her deneysel sınavdan başarıyla çıkıyordu.

Bu başarının bir de öbür yüzü var. Standart Model, evrendeki maddenin yaklaşık yüzde 85'ini oluşturan karanlık madde hakkında tek kelime etmiyor [3]. Nötrinoların neden kütlesi olduğunu açıklamıyor. Evrenin başlangıcında madde ile antimaddenin neden birbirini bütünüyle yok etmediğini, yani bizim neden var olduğumuzu da.

Kuramcılar bu boşlukları doldurmak için onlarca yıldır model üretiyor: süpersimetri, ek uzay boyutları, leptokuarklar, karanlık sektör parçacıkları, ağır nötrinolar. Büyük Hadron Çarpıştırıcısı (LHC) bu modellerin izini sürmek için protonları önce 13, son çalışma döneminde 13,6 TeV kütle merkezi enerjisinde çarpıştırdı [6]. Higgs'ten sonraki on dört yılda bu parçacıkların hiçbirinden ikna edici bir iz çıkmadı.

Peki sorun nerede? Doğa bu enerjilerde gerçekten yeni bir şey sunmuyor olabilir. Ama deneycilerin uykusunu asıl kaçıran ihtimal başka: Belki yalnızca fenerimizin aydınlattığı daracık yere bakıyoruz ve asıl büyük şey ışığın hemen dışında süzülüyor.

CMS deneyinde çalışan Colorado Boulder Üniversitesi fizikçisi Keith Ulmer, Eylül 2026'da yayımlanan yazısında bu rahatsızlığı açıkça dile getirdi [4]. Bir kuramcının parlak fikri "ilginç olabilir" listesine girmemişse, onu doğrulayabilecek çarpışmalar kendiliğinden çöpe gidiyor. Yeni fiziği bulamadık; çünkü onu her gün kendi ellerimizle çöpe atıyor olabiliriz.

1. Büyük Veri Çıkmazı

LHC tünelinde proton demetleri 25 nanosaniyede bir karşılaşır; bu, saniyede 40 milyon karşılaşma demek [5]. Her karşılaşmada tek bir çarpışma olmuyor: Run 3'te üst üste binen proton-proton çarpışmalarının sayısı altmış dolayındaydı [19]. Her biri CMS'in yüz milyondan fazla okuma kanalında iz bırakıyor.

Tek bir karşılaşmanın ham kaydı kabaca bir megabayt tutuyor [7]. Çarpımı yapın: saniyede onlarca terabayt, yılda yüzlerce eksabayt. Bunu yazacak disk de yok, taşıyacak hat da.

Bu yüzden CMS, veriyi kaydetmeden önce iki kademeli bir elekten geçirir. Fizikçiler buna tetikleyici (trigger) diyor [5, 6].

Kademe	Nerede çalışır	Karar süresi	Geçirdiği olay
Demet karşılaşmaları	LHC	—	40.000.000 / sn
1. seviye tetikleyici (L1)	Dedektörün yanındaki FPGA çipleri	yaklaşık 4 mikrosaniye	100–110 bin / sn
Yüksek seviye tetikleyici (HLT)	25.600 işlemci çekirdeği ve 400 GPU	olay başına ortalama 0,4 saniye	yaklaşık 2.600 / sn hemen işlenen + 3.000 / sn bekletilen

L1, dedektörün yalnızca kalorimetrelerinden ve müon sistemlerinden gelen kaba bilgiye bakabilir; iz dedektörünü okumaya vakti yoktur [5]. Dört mikrosaniye, ışığın bir kilometreden biraz fazla yol aldığı süre. Bu sırada veri geçici belleklerde bekler; karar "hayır" ise üzerine yenisi yazılır. HLT ise olayı bir bilgisayar çiftliğinde çok daha ayrıntılı biçimde yeniden kurar [7, 8].

Sonuç: Her 7.000 karşılaşmadan yalnızca biri bütün ayrıntısıyla saklanıyor [7]. Geri kalanı, yani yüzde 99,98'den fazlası, bir daha geri getirilemiyor.

Elek bu kadar sıkı, çünkü aranan şey bu kadar seyrek. Fizikçiler bir sürecin ne sıklıkla gerçekleştiğini tesir kesitiyle ölçer: Hedef ne kadar "geniş"se o süreç o kadar sık olur. İki protonun herhangi bir biçimde çarpışıp dağılmasının tesir kesiti yaklaşık 80 milibarn [9], bir Higgs bozonu üretmesininki yaklaşık 55 pikobarn [10]. Aradaki oran bir milyarı aşıyor. LHC saniyede bir iki milyar çarpışma ürettiği için bu, kabaca saniyede bir Higgs demek. Samanlıkta iğne arıyorsunuz ve her saniye önünüze yeni bir samanlık geliyor.

2. "Aramadığın Şeyi Bulamazsın"

Neyin saklanacağına karar veren şey, fizikçilerin "menü" dediği yüzlerce kuraldan oluşan bir listedir. Kurallar şuna benzer [6]:

• "Enine momentumu 24 GeV'i aşan, yalıtılmış bir müon varsa sakla."
• "Kayıp enine momentum 120 GeV'den büyükse sakla."

İkincisi biraz açıklama ister. Protonlar kafa kafaya çarpıştığı için, demete dik yöndeki momentumların toplamı sıfır olmalıdır. Sıfır çıkmıyorsa bir şey dedektöre iz bırakmadan kaçmıştır. Bu bir nötrino olabilir, bir karanlık madde parçacığı da olabilir.

Bu kuralların her biri bir fizik fikrinin dedektör diline çevirisidir ve yöntem bir kusur değil, alanın bugüne gelmesinin nedenidir. W ve Z bozonları, üst kuark, Higgs: Hepsi kuramın "şuraya bakın" dediği yerde bulundu.

Sorun listenin sonlu olması. Ulmer'in anlattığı gibi, tek bir kuramsal fikri veride sınamak çoğu zaman bütün bir doktora tezi kadar sürüyor ve bütün fikirlere yetecek insan yok [4]. Menünün kapasitesi de sınırlı.

Ya doğa listede olmayan bir şey yapıyorsa? İki örnek, kör noktanın nasıl oluştuğunu gösteriyor. Uzun ömürlü parçacıklar, bozunmadan önce dedektörün içinde santimetrelerce, hatta metrelerce yol alabilir; izleri çarpışma noktasından değil, boşluğun ortasından başlar. Oysa tetikleyici algoritmalarının çoğu her şeyin merkezden çıktığını varsayar [11]. "Yumuşak bomba" denen senaryolarda ise yeni fizik, her yöne saçılmış yüzlerce düşük enerjili parçacık olarak görünür. Bu, tetikleyicinin gözünde üst üste binmiş sıradan çarpışmaların gürültüsünden ayırt edilemez [12].

CMS, Run 3'te menüye yerinden kaymış ve gecikmiş jetler için yeni kurallar ekledi [7]. Liste uzuyor; ama her yeni satır, birinin önceden aklına gelmiş bir fikir.

Modele bağlı olmayan aramalar yeni değil. CMS'in MUSiC analizi, yüzlerce farklı son durumu tek tek Standart Model beklentisiyle karşılaştırır [13]. Ama böyle bir analiz yalnızca tetikleyicinin sakladığı olaylarda arama yapabilir. Kütüphanede ne kadar önyargısız ararsanız arayın, rafa hangi kitapların gireceğine kapıdaki görevli karar veriyor. Görevlinin tanımadığı kitap disk yüzü görmeden yok oluyor.

3. İki Klasik Çözüm Neden Tek Başına Yetmiyor?

Rastgele örnekleme. Hiçbir kurala bakmadan, karşılaşmaların küçük bir kısmını rastgele kaydedebilirsiniz. Önyargısızdır, ama yeni fizik o kadar seyrektir ki Ulmer'in benzetmesiyle bu, koya bir balık ağı atıp kraken yakalamayı ummaktır [4]. Sayıyla söyleyelim: Tesir kesiti 1 femtobarn olan bir süreç, kabaca yüz trilyon çarpışmada bir gerçekleşir. LHC'nin bütün ikinci çalışma döneminde CMS'te böyle bir süreçten yüz kırk kadar olay üretilmiş olurdu. Karşılaşmaların yedi binde birini rastgele saklasaydınız, elinizde beklenen olay sayısı 0,02 olurdu.

Veriyi küçültmek. Her olayın ham kaydı yerine küçük bir özetini saklarsanız çok daha fazla olay sığar. Ulmer buna yüksek çözünürlüklü fotoğraftan pikselli JPEG'e geçmek diyor [4]. Bedeli şu: Yeni fiziğin kanıtını bulsanız bile elinizde yalnızca bulanık bir görüntü olur. Ham veri gittiği için olayı sonradan daha iyi bir kalibrasyonla ya da daha iyi bir algoritmayla yeniden kuramazsınız.

CMS'in önerisi bu iki fikri bırakmak değil. İkisini de akıllandırıp eski listeyle yan yana çalıştırmak [4].

4. Üç Parçalı Strateji: Sıra Dışı Olanı Saklamak

A. Anomali tetikleyicisi

Geleneksel tetikleyici, önceden programlanmış örüntüleri arar. Anomali tetikleyicisine ise ne arayacağı söylenmez; yalnızca şu sorulur: "Bu olay ötekilerden farklı mı?" [4]

Bunu yapan ağ türüne otokodlayıcı deniyor. Ömrü boyunca aynı kıyı kasabasını çizmiş bir ressam düşünün. Ona bir fotoğrafı birkaç saniye gösterip ezberden çizmesini istiyorsunuz. Kasabanın fotoğrafını kusursuz çizer, çünkü aslında fotoğrafa değil bildiğine bakıyordur. Önüne bir çöl koyarsanız kâğıda yine biraz kasaba çıkar. Çizimle fotoğraf arasındaki fark, o sahnenin ressama ne kadar yabancı olduğunu ölçer.

Otokodlayıcı da böyle çalışır. Ağın ilk yarısı olayı birkaç sayıya sıkıştırır, ikinci yarısı o sayılardan olayı yeniden kurmaya çalışır. Milyonlarca sıradan çarpışmayla eğitilen ağ, sıradan olanı iyi kurar; hiç görmediği türden bir olayda hata büyür. O hata, olayın anomali puanıdır [16].

Burada rastgele örnekleme asıl işini buluyor. CMS'in iki algoritması, AXOL1TL ve CICADA, simülasyonla değil, 2023'te hiçbir seçim uygulanmadan kaydedilmiş gerçek çarpışmalarla eğitildi [19]. Rastgele ağ kraken yakalayamaz, ama makineye denizin olağan hâlini öğretmek için biçilmiş kaftandır.

AXOL1TL, L1'in zaten hesapladığı nesnelere bakar: en fazla on jet, dört elektron ya da foton, dört müon ve kayıp enine enerji. CICADA kalorimetreyi 18×14 piksellik bir resim gibi okur [19]. Zor olan, bunu saniyede 40 milyon kez yapmak. Bunun yolu 2018'de açıldı: hls4ml adlı araç, eğitilmiş bir sinir ağını FPGA devresine çeviriyor [18]. 2022'de bir grup, otokodlayıcıların bu hızda çalışabileceğini gösterdi ve bir kısaltma önerdi: Ağın yeniden kuran yarısını tümüyle atıp anomali puanını doğrudan sıkıştırılmış sayılardan okumak [17]. CMS'in çipindeki ağ tam da bunu yapıyor ve kararını 50 nanosaniyede, yani iki demet karşılaşması süresinde veriyor [19, 20].

AXOL1TL 2024'ten itibaren veri topluyor; ayrılan pay, L1'in yüz bin olaylık bütçesinden saniyede en fazla bin olay [20]. Bir sınama senaryosunda (Higgs'in egzotik bir bozunumu) bu pay, L1 menüsünün geri kalanına kıyasla sinyal veriminde yüzde 46'lık kazanç sağladı [19].

Üç uyarı gerekiyor. Birincisi, anomali keşif demek değil: Arızalı bir kalorimetre hücresi de "ötekilere benzemez". İkincisi, otokodlayıcının kendi önyargısı var. Yapıca basit olayları, onlarla eğitilmemiş olsa bile kolayca kurabiliyor; demek ki basit görünen bir yeni fizik gözünden kaçabilir [21]. Üçüncüsü, "tuhaf olaylar" yığınından istatistiksel bir sonuç çıkarmak başlı başına bir araştırma alanı [22]. Ulmer de bunun altını çiziyor: Anomali tetikleyicisi geleneksel tetikleyicilerin yerini almıyor, yanlarına yeni bir veri kümesi ekliyor [4].

B. Veri gözcülüğü (data scouting)

Bu fikir yeni değil; CMS onu LHC'nin ilk çalışma döneminden beri kullanıyor [14]. Mantığı şu: Olayın ham kaydını değil, HLT'nin o anda kurduğu parçacık listesini sakla. Run 3'te böyle bir kayıt yaklaşık 7 kilobayt tutuyordu; tam kayıt ise bir megabayt. Yüz kat küçük olay, aynı bant genişliğine yüz kat fazla olay demek: 2022'de saniyede 30.000 [7].

Karşılığını da verdi. CMS, iki jete bozunan yeni parçacıkları, standart tetikleyicilerin eşikleri yüzünden kör kaldığı düşük kütlelerde ilk kez bu yöntemle arayabildi [15].

Ulmer'in benzetmesi bir doğa koruma alanı: Görülecek bir şey olduğunu bildiğiniz yerlerde yüksek çözünürlüklü kameralarınız zaten kurulu. Geri kalan her yeri ucuz, düşük çözünürlüklü fotokapanlarla donatırsınız. Koydan beklenmedik bir dokunaç çıkarsa, en azından bulanık bir karesi olur [4].

C. Yapay zekâ destekli tetikleyici tasarımı

Üçüncü halka ilk ikisini birbirine bağlıyor ve en az olgun olanı bu. Bir anomali bulunduğunda iş onu işaretlemekle bitmiyor. Fizikçiler yapay zekâ yardımıyla o olayları neyin tuhaf yaptığını çözüyor, sonra menüye yeni bir kural yazıyor. Böylece aynı şey bir daha belirirse bulanık değil, tam çözünürlüklü kaydediliyor [4].

Bu, mikrosaniyelerde olup biten bir şey değil. Anomaliyi inceleyen de kuralı yazan da yine insanlar. Değişen, listeye girecek fikirlerin artık yalnızca kuramcıların hayal gücünden değil, verinin kendisinden de gelmesi.

5. Run 3 Denemesinden HL-LHC Çağına

Stratejinin ilk prototipi Run 3'te (2022–2026) gerçek veriyle çalıştı ve fikrin işlediğini gösterdi [4]. LHC, Haziran 2026 sonunda uzun bir bakım ve yükseltme dönemi için durduruldu. 2030'da başlaması planlanan Yüksek Işınlılıklı LHC (HL-LHC) döneminde her demet karşılaşmasında 140 ila 200 çarpışma üst üste binecek [24].

CMS'in tetikleyicisi buna göre baştan kuruluyor. L1 ilk kez iz dedektörünü de okuyacak, karar süresi 12,5 mikrosaniyeye çıkacak, saniyede geçirdiği olay sayısı 750 bine kadar yükselecek; HLT'nin kalıcı kaydı ise saniyede 7.500 olaya varacak [23, 24]. Hesabı yapın: 40 milyonda 7.500, yine aşağı yukarı beş binde bir. Elek gevşemiyor; her olay üç kat kalabalıklaşıyor.

Geleneksel tetikleyiciler bu dönemde de sistemin omurgası olacak. Ulmer'in ekibinin hedefi, anomali tetikleyicisini prototip olmaktan çıkarıp HL-LHC'de sürekli çalışan bir parçaya dönüştürmek [4].

Bilimde Cehaleti Kabul Etme Cesareti

Fiziğin büyük kırılmalarından bazıları, birinin aradığını bulduğu anda değil, "Bir dakika, bu da ne?" dediği anda yaşandı. Röntgen 1895'te katot ışınlarıyla uğraşırken odanın öbür ucundaki ekranın parladığını fark etti. Becquerel 1896'da çekmeceye kaldırdığı fotoğraf plakalarını kararmış buldu. Penzias ile Wilson 1960'ların ortasında antenlerindeki inatçı cızırtıyı güvercin pisliğine yordular; temizlediler, cızırtı gitmedi. O cızırtı evrenin ilk ışığıydı. 1936'da kimsenin beklemediği müon ortaya çıktığında I. I. Rabi'nin şunu sorduğu anlatılır: "Bunu da kim ısmarladı?"

Bunların hiçbiri bir listenin ürünü değildi. Ama liste de düşman değil: Higgs, tam listenin gösterdiği yerde bulundu. Mesele, listeyi tek pencere sanmamak.

Richard Feynman 1974'te Caltech mezunlarına şunu söylemişti: "İlk ilke, kendinizi kandırmamanızdır; kandırması en kolay kişi de kendinizsiniz." [25] Yalnızca aradığını saklayan bir dedektör, insanı tam da bu yoldan kandırabilir: Bulamadığınızda, olmadığı sonucuna varırsınız.

CMS'in yeni yaklaşımı, Ulmer'in sözleriyle, yeni fiziğin neye benzeyeceğini biliyormuş gibi yapmaktan vazgeçmek ve kendi cehaletimizi açıkça kabullenmek [4]. Yeni fizik belki hiçbir zaman süpersimetrinin öngördüğü gibi parlamayacak. Belki bu enerjilerde hiç yok. Ama artık onu tanımadığımız için çöpe atmamayı öğrenen bir dedektörümüz var.

Kaynakça

1. ATLAS Collaboration, "Observation of a new particle in the search for the Standard Model Higgs boson with the ATLAS detector at the LHC", Phys. Lett. B 716, 1 (2012). arXiv:1207.7214
2. CMS Collaboration, "Observation of a new boson at a mass of 125 GeV with the CMS experiment at the LHC", Phys. Lett. B 716, 30 (2012). arXiv:1207.7235
3. Planck Collaboration, "Planck 2018 results. VI. Cosmological parameters", Astron. Astrophys. 641, A6 (2020). arXiv:1807.06209
4. K. Ulmer, "Nobody knows what new physics will look like", Beyond Standard; CMS, The Cylindrical Onion, 29 Eylül 2026.
5. CMS Collaboration, "The CMS trigger system", JINST 12, P01020 (2017). arXiv:1609.02366
6. CMS Collaboration, "Development of the CMS detector for the CERN LHC Run 3", JINST 19, P05064 (2024). arXiv:2309.05466
7. "The CMS Trigger System for Run 3", CERN EP Newsletter.
8. G. Parida (CMS adına), "Run-3 Commissioning of CMS Online HLT reconstruction using GPUs", EPJ Web Conf. 295, 11020 (2024).
9. ATLAS Collaboration, "Measurement of the Inelastic Proton-Proton Cross Section at √s = 13 TeV with the ATLAS Detector at the LHC", Phys. Rev. Lett. 117, 182002 (2016). arXiv:1606.02625
10. LHC Higgs Cross Section Working Group, "Handbook of LHC Higgs Cross Sections: 4. Deciphering the Nature of the Higgs Sector", CERN Yellow Rep. Monogr. 2 (2017), CERN-2017-002-M. arXiv:1610.07922
11. J. Alimena ve ark., "Searching for long-lived particles beyond the Standard Model at the Large Hadron Collider", J. Phys. G 47, 090501 (2020). arXiv:1903.04497
12. S. Knapen, S. Pagan Griso, M. Papucci, D. J. Robinson, "Triggering Soft Bombs at the LHC", JHEP 08 (2017) 076. arXiv:1612.00850
13. CMS Collaboration, "MUSiC: a model-unspecific search for new physics in proton–proton collisions at √s = 13 TeV", Eur. Phys. J. C 81, 629 (2021). arXiv:2010.02984
14. CMS Collaboration, "Enriching the physics program of the CMS experiment via data scouting and data parking", Phys. Rept. 1115, 678 (2025). arXiv:2403.16134
15. CMS Collaboration, "Search for narrow resonances in dijet final states at √s = 8 TeV with the novel CMS technique of data scouting", Phys. Rev. Lett. 117, 031802 (2016). arXiv:1604.08907
16. O. Cerri, T. Q. Nguyen, M. Pierini, M. Spiropulu, J.-R. Vlimant, "Variational Autoencoders for New Physics Mining at the Large Hadron Collider", JHEP 05 (2019) 036. arXiv:1811.10276
17. E. Govorkova ve ark., "Autoencoders on field-programmable gate arrays for real-time, unsupervised new physics detection at 40 MHz at the Large Hadron Collider", Nature Mach. Intell. 4, 154 (2022). arXiv:2108.03986
18. J. Duarte ve ark., "Fast inference of deep neural networks in FPGAs for particle physics", JINST 13, P07027 (2018). arXiv:1804.06913
19. A. Gandrakota (CMS adına), "Real-time Anomaly Detection at the L1 Trigger of CMS Experiment" (2024). arXiv:2411.19506
20. M. Quinnan (CMS adına), "Anomaly Detection in the CMS L1 Trigger with AXOL1TL", AD4HEP Çalıştayı, 16 Haziran 2025. Sunum
21. T. Finke, M. Krämer, A. Morandini, A. Mück, I. Oleksiyuk, "Autoencoders for unsupervised anomaly detection in high energy physics", JHEP 06 (2021) 161. arXiv:2104.09051
22. G. Kasieczka, B. Nachman, D. Shih ve ark., "The LHC Olympics 2020: a community challenge for anomaly detection in high energy physics", Rep. Prog. Phys. 84, 124201 (2021). arXiv:2101.08320
23. CMS Collaboration, "The Phase-2 Upgrade of the CMS Level-1 Trigger", Technical Design Report, CERN-LHCC-2020-004, CMS-TDR-021 (2020).
24. T. Tomei (CMS adına), "The High-Level Trigger for the CMS Phase-2 Upgrade", ICHEP 2022 bildirisi. arXiv:2211.03684
25. R. P. Feynman, "Cargo Cult Science", Engineering and Science 37 (7), 10–13 (1974).