CERN, Higgs parçacığını buldu

İsviçre'deki Avrupa Nükleer Araştırma Merkezi (CERN), parçacıklara kütlelerini verdiği düşünülen Higgs parçacığı olma ihtimali çok yüksek olan yeni bir atomaltı parçacığı bulduğunu açıkladı. 

     
126 giga elektronvolt (GeV) kütle bölgesinde keşfedilen yeni parçacığın uzun zamandır aranan Higgs parçacığı olduğunu kesin olarak söylemek içinse bilim adamları araştırmalarını sürdürmek istiyor. 

     

Higgs parçacığı nedir, niçin gerekli

     

CERN'de ATLAS deneyinde araştırmacı olan, Kaliforniya Üniversitesi Fizik bölümünden Dr. Gökhan Ünel ile CERN Teori bölümü araştırmacısı Dr. Can Kozçaz'dan edinilen bilgiye göre, etrafımızda gördüğümüz her cisim, periyodik tablodaki elementlerden meydana geliyor. 

     
Bu elementler, yani atomlar ise bir çekirdekten ve bu çekirdeğin etrafındaki elektronlardan oluşuyor. Çekirdeğin içinde de protonlar ve nötronlar var. Proton ve nötronlar, "kuark" adı verilen parçacıklardan ve kuarkları bir arada tutan "gluonlardan" oluşuyor. Bugünkü bilgilerimize göre, sözü geçen kuarklar, elektronlar ve gluonlar temel parçacıklar, yani daha fazla bölünemezler. 

     

Standart Model 

     

Atom altı etkileşmelerin anlaşılmasına yarayan ve şimdiye kadar yapılmış birçok deney sonucunu başarıyla açıklayan modele "Standart Model" adı veriliyor. 

     
Standart Model'de kuarkların, elektronların ve başka bazı parçacıkların neden kütlesi olduğunun en basit açıklaması "Higgs Mekanizması" adı verilen bir eklemedir. 

     
Bu mekanizmayı Prof. Peter Higgs dışında, yaklaşık aynı zamanda iki ayrı takımı oluşturan beş fizikçi birbirlerinden bağımsız olarak önermişti. Protonu oluşturan temel parçacıklardan kuarkların ve elektronların kütlesini açıklayan Higgs mekanizması, Prof. Higgs'in adı ile anılan yeni bir parçacık öneriyor. 

     
Son 30 yıldır aranan ve Standart Modeli tamamlayacak olan Higgs parçacığını bulmak bu yüzden önemli. Ancak ağırlığımızın tamamını Higgs'e yüklemek haksızlık olur: Protonun ve nötronun yani dolayısıyla insanın kütlesinin ancak yüzde 1'i Higgs parçacığından geliyor, kalan yüzde 99'undan kuantum renk dinamiği sorumlu. 

     

Higgs parçacığını aramak, bulmak neden bu kadar zor ve zaman alıcı

     

CERN'deki Büyük Hadron Çarpıştırıcı'sında (BHÇ) saniyede 600 milyona varan çarpışmada ortaya çıkan parçacıkların büyük çoğunluğu daha önceki çalışmalarda gözlemlenmiş Standart Model süreçlerinden kaynaklanıyor. 

     
Higgs parçacığı oluşumu gibi nadir süreçleri gözlemeye çalışmak samanlıkta iğne aramaya benzetilebilir. Bu yüzden deneylerde çok veri toplamaya, yani yüksek istatistiğe gerek var. Örneğin, aranan herhangi bir süreç milyarda bir olasılıkla gerçekleşiyorsa ve iyi bir ölçüm yapmak için bin gözleme ihtiyaç varsa en az bir trilyon çarpışma yapılmalı. 

     
Bu çalışmalardaki zorluklar hem hızlandırıcının hem de deneylerin yapılıp çalıştırılmasında çok büyük işgücü ve emeğin yanı sıra birçok teknolojik zorluğun da üstesinden gelmeyi gerektiriyor. Örneğin CERN'deki Higgs araştırması yapan iki büyük deneyde (ATLAS vs CMS) yaklaşık 6000 kişi görev alıyor. 

     

Nasıl aranıyor, nasıl bulunuyor

     

Deneysel parçacık fiziği Einstein'ın ünlü E=mc2 (kütle ve enerji birbirine dönüşebilir) denklemine uygun olarak, yüksek enerjili parçacıkları birbirine çarpıştırarak, açığa çıkan enerjiden yeni parçacıklar üretmeye dayanıyor. 

     
Oluşan parçacıklar ve bunların bozunum ürünleri, algıçlar tarafından, bıraktıkları izler sayesinde gözlemleniyor ve özellikleri ölçülüyor. Aranan Higgs parçacığı çok kısa ömürlü olduğu için, oluştuğu anda Standart Model'de bilinen parçacıklara algıca henüz ulaşamadan bozunuyor. 

     
Algıçlar bu bozunma ürünlerinin izlerini ölçerek Higgs parçacığı adaylarını ortaya çıkartıyor. Ancak benzer izler Standart Model'deki Higgs dışındaki süreçlerden de gelebilir. Bu yüzden "Higgs parçacığı vardır" diyebilmek için, ilgili ölçümlerde Standart Model'in Higgs dışındaki beklentilerinin üzerinde bir fazlalık gözlemlenmesi gerekli. 

     
Bu fazlalık gözlemlenirse bunun basit bir deneysel hatadan veya istatistiksel bir dalgalanmadan kaynaklanmadığına emin olacak kadar çok veri toplanması gerekir. Örneğin "sinyal gördüm" diyebilmek için hesaplanan hata miktarının binde 3'ten az olması gerekir.