近日，北京谱仪III（BESIII）实验基于在质心系能量4.6 GeV以上采集的正负电子对撞数据，利用深度学习技术，以超过10倍标准差的统计显著度首次观测到粲重子c+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到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》（Nat. Commun. 16, 681 (2025）。

该研究工作由北京大学、中国科学院大学、华南师范大学、兰州大学等单位合作完成。我校量子物质研究院BESIII实验团队负责人胡继峰副研究员是该研究工作的主要贡献者之一，他于2006年加入BESIII实验国际合作组，2020年1月入职量子物质研究院，目前在BESIII实验上做出多项重要工作。

粲重子的半轻衰变模式为理解粲夸克能区强相互作用环境下的弱衰变性质提供了精确检验的途径，并可以用于测量卡比博-小林-益川（CKM）矩阵元之一：|Vcd|。基态粲重子c+的主要半轻衰变模式包括：+c -> e+与+c -> e+。对于前一模式，粲夸克转变为奇夸克，早在2015年已由BESIII实验观测到；而后一模式，粲夸克转变为下夸克，则受限于信噪比过低等一系列难点，一直未能实现突破。

在本工作中，研究团队引入基于图神经网络的深度学习方法，有效分类了信号（+c -> ne+）与主要背景（模式+c -> e+）事件，再使用数据驱动分析方案训练与校准神经网络、验证测量结果及评估系统误差。由此，研究团队首次以超过10倍标准差的统计显著度观测到+c -> ne+衰变模式，进而精确测量了其分支比，还给出了|Vcd|的数值。这是首个来自于粲重子衰变的实验值。该工作为理解粲强子的衰变性质提供了重要数据，为含中性强子末态的实验研究提供了全新的数据分析方案，探索了深度学习技术在高能物理实验中的应用场景。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-55042-y

合作组链接：http://bes3.ihep.ac.cn/hi/202501/t20250116_898825.html