インペリアルは、小粒子の特性と自然の根本的な力を調査し続けるためにSTFCから資金を受けました。
それだけ 科学技術施設協議会 （STFC）は、英国の粒子物理学研究コミュニティへの継続的な支援の一環として、6000万ポンドを投資しています。 資金援助を受けている18の大学のうち、Imperialが最大の割合を占めています。
これらの広範なプログラムや活動の範囲において、Imperialの主な役割が認められているのを見るのは驚くべきことです。 ギャビン・デイビス教授
粒子物理学は、物質の構造と宇宙の構成に関する基本的な質問に対する答えを見つけるために、可能な限り最小の距離尺度と達成可能な最高のエネルギーで世界を研究します。
ImperialグループリーダーのGavin Davies教授は、次のように語った。 この補助金は、基礎科学と応用科学のさまざまな分野で私たちの先導的な研究を続けることができるでしょう。」
STFCプログラムの担当責任者であるGrahame Blairは、「補助金は、その分野の技術と専門知識を持つ技術者、エンジニア、学者を支援し、大学と国際協力者との基礎研究でキャリア開発を奨励するために非常に重要です」と言いました。
帝国の物理学者は、データ分析だけでなく、探知機の開発と運営の両方において国際的に先導的な評判を持っていると補助金パネルによって認められました。 この大学の研究者は、世界中のいくつかの主要な実験に参加しています。
大型降入者衝突機
帝国物理学者は、2012年にヒック粒子が発見されたCERNの大型降入者衝突機（Large Hadron Collider）に基づいて2つの実験を行っています。 CMS（Compact Muon Solenoid）実験は、ヒッグス粒子を特徴付け、新しい物理学的効果のためのユニークなウィンドウを提供し続けます。
グループが主導したLHCb実験で測定した結果、物理学の「標準モデル」から抜け出すことが示され、これは潜在的にレプトン非普遍性として知られる新しい現象を示しています。 この状況を調査することは、グループの最優先事項です。
LHCで働いているインペリアル研究者は、LHCの高輝度アップグレードのために次世代CMSとLHCb検出器を準備し続けます。
ニュートリノ実験
日本に拠点を置くTokai to Kamioka（T2K）実験は、地球を通って295kmを貫通するニュートリノを発射し、移動しながらどのように変化するかを測定します。 ここでの実験は、ニュートリノと反ニュートリノが異なる作用をするという強力な証拠を示しており、宇宙に反物質よりも物質が多い理由に対する可能な答えを示しています。
これらの電位差と観察された物質 – 反物質非対称性の役割を完全に特徴付けるには、Imperialが関連する次世代検出器（米国のDUNEと日本のHyper-K）が必要です。
ニュートリノは、ニュートリノが非常に短い距離だけ移動したときに現れる異常現象や、ニュートリノが自己インポート者であるかどうかなどの他の質問を提起しました。 SoLidとSuperNEMOの実験は、これらの質問を解決するのに役立ちます。 重いニュートリノ様粒子はいくつかの新しい物理モデルで予測され、Imperialグループはこれらの新しい粒子を見つけるためのSHiP実験のための研究開発を行っています。
暗黒物質を探して
宇宙の約4分の1は暗黒物質で構成されており、その性質は知られていません。 これは、これまで実験室で発見されていないままであり、帝国グループは、暗黒物質候補の直接的な証拠を見つけるための活動を続けます。 ラックスゼプリン 次世代検出器の準備と一緒に実験。
また、量子技術を使用して超軽量暗黒物質と時間が経つにつれて重力波を調査する新しいAION（Atom Interferometry Observatory and Network）のコアパートナーです。
ミューオンとその先
物理学の標準モデルは、ミューオンという粒子が電子に変換される余地をほとんど残さないため、この過程を観察することは重要な発見となります。 COMET実験はこのプロセスを探しており、付与期間中にデータを取得します。
同様に、電子の測定可能な「電気双極子モーメント」（正電荷と負電荷の分離）は、新しい物理学を通してのみ発生する可能性があり、eEDM実験はこれらの効果の境界を定義し続けます。
ミューオンビームを生成するためのアクセラレータは、将来のニュートリノとミューオン衝突実験に必要です。 グループはnuSTORM研究を通じてこの分野の研究を続けています。 プロトンビームはまた、他の科学分野やヘルスケア、特に癌治療に潜在的に応用することができ、グループはこれらの分野でこれらの技術を適用する方法を研究しています。
グループで実行されるほとんどの分析には、非常に大きなデータセット、高度な統計手順、および機械学習が含まれます。 このような技術は、より広い文脈においてより重要である。 このグループは、ツールプログラムの側面とともに、このアプローチをより広範な社会問題に適用し続けています。
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