Предсказуемые результаты вращений колеса рулетки вдохновили математиков, включая Станислава Улама и Джона фон Неймана, еще в 1946 году, когда Улам работал в Лос-Аламосе. Его команда столкнулась с проблемой, когда им нужно было рассчитать рассеяние нейтронов в определенном веществе. Они знали среднее расстояние, которое должен пройти нейтрон, прежде чем он ударится об атомное ядро, и знали, сколько энергии задействовано в столкновении, но, несмотря на это, не смогли вычислить ответ математически. Улам лежал в больнице, восстанавливаясь после операции, и пытался прикинуть шансы на удачную комбинацию, раскладывая пасьянс, когда ему в голову пришла идея: почему бы не провести целый ряд испытаний наподобие вращения колеса рулетки, подбрасывания монеты или раскладывания пасьянса и не подсчитать, что произойдет в каждом случае? Проследив результаты различных серий столкновений, определяемых известными вероятностями, для большого числа нейтронов, можно определить их общее рассеяние. Один из коллег Улама назвал этот метод методом Монте-Карло.
По мере роста вычислительной мощности эти методы становились все более и более точными. Общая идея состоит в том, чтобы избежать выполнения невероятно длинных – или даже невозможных – вычислений вручную и вместо этого выполнить большое количество случайных испытаний. Физика элементарных частиц была на передовой этих разработок, так что ко времени создания Тэватрона физики уже вовсю использовали сложные компьютерные технологии для моделирования методом Монте-Карло, проектирования детекторов, моделирования результатов экспериментов и многого другого.
Таким образом, физики-экспериментаторы могут создавать наборы данных, очень похожие на ожидаемые ими результаты эксперимента. Они могут разработать алгоритмы для анализа ожидаемых данных еще до того, как эксперимент будет осуществлен, что позволяет им проверить связанные с ним неопределенности и посмотреть, есть ли у эксперимента шанс получить статистически значимый результат (а учитывая то, как привередливо мы относимся к статистической значимости, это стоит того!). Если существует теоретическая модель частицы или взаимодействия, они могут даже сгенерировать искомый «сигнал» и спрятать его на фоне остальных, чтобы проверить, насколько успешно алгоритм анализа справляется с его поиском.
Столь сложная подготовка означает, что физики могут запустить свои алгоритмы анализа, как только у них появятся реальные экспериментальные данные, и проверить, отличны ли они от моделирования. Если да, тут налицо новое физическое явление. При подготовке эксперимента по обнаружению редких взаимодействий, например создание топ-кварка, это лучший метод, позволяющий гарантировать нахождение малых сигналов среди всех известных физических эффектов. Таким образом, среди бесчисленных миллиардов столкновений частиц в Тэватроне физикам удалось идентифицировать несколько десятков топ-кварков.
Такой высокий уровень статистической подготовки, которой владеют физики, может иметь некоторые необычные последствия. Однажды за выпивкой на конференции Ферми-лаба американские коллеги поделились со мной историей об одной конференции Американского физического общества 1986 года – крупнейшем собрании физиков в Соединенных Штатах. Организаторам пришлось в кратчайшие сроки найти новое место для проведения мероприятия на целых 4000 физиков. Естественно, они выбрали город, который проводит более 21 000 конференций в год, – Лас-Вегас. Вместо азартных игр физики предпочитали собираться за столами с бесплатной выпивкой, брать бумагу и ручки и проводить вычисления прямо во время разговора. Так, не сговариваясь, они коллективно совершили единственный ход, который гарантировал выигрыш: вовсе не стали играть в азартные игры. В результате отель пережил худшую финансовую неделю за всю свою историю. Конференция стала такой катастрофой для отеля, что в конце недели Лас-Вегас официально попросил их больше не возвращаться. История абсолютно правдива.
Но отложим фольклор в сторону. Статистическая грамотность и опыт, связанные с методом Монте-Карло, означают, что физики элементарных частиц чрезвычайно хорошо умеют моделировать процессы и системы за пределами физики, поэтому они пользуются большим спросом. Моделирование методом Монте-Карло используется повсюду: в прогнозировании погоды и финансовой сфере, в телекоммуникациях и инженерии, в вычислительной биологии и даже в юриспруденции. Многие мои знакомые со студенчества нашли работу в консалтинге, банковском деле, моделировании климатических изменений и эпидемиологии. Я помню, как многие мои друзья, перешедшие в эти области, выражали искреннее удивление тем, что уровень вычислительной и статистической подготовки их новых коллег ограничивался работой с простейшими электронными таблицами.
Тэватрон был амбициозным проектом во многих отношениях, но самое впечатляющее – это его влияние на технологию сверхпроводящих магнитов. Еще в 1940-х годах физики поняли, что сильные магниты могут выравнивать атомы водорода внутри человеческого тела и что, используя определенную последовательность магнитных полей и радиоволн, можно анализировать различные вещества внутри тела, включая расположение отдельных атомов водорода. Первоначально этот метод назывался «ядерный магнитный резонанс», или ЯМР, позже он был переименован в магнитную резонансную томографию, или МРТ. Когда этот метод был только разработан, не было способа создать достаточно сильные магнитные поля, которые доказали бы полезность и коммерческую жизнеспособность МРТ. Но Тэватрон все изменил.
Амбициозный проект Фермилаба создал спрос и предоставил знания, необходимые для промышленного производства высококачественной сверхпроводящей проволоки. Были задействованы два основных производителя: Intermagnetics General Corporation (IGC), поставлявшая 80 % проволоки, и Magnetic Corporation of America (MCA), на которую приходились оставшиеся 20 %. Другие поставщики стали появляться по мере приспособления физиками высоких энергий сверхпроводящих технологий для более широкого применения. В ЦЕРНе была разработана большая пузырьковая камера с использованием сверхпроводящих магнитов, а в области ядерной энергетики – большие устройства магнитного контроля, называемые токамаками, в которых также использовали сверхпроводящий провод[264]. Рынок взлетел, и сверхпроводящие магниты стали доступны для широкого использования.
Сегодня коммерчески доступные МРТ-сканеры используются для получения изображений внутренних органов и тканей человеческого тела. Они дополняют компьютерную томографию, которую мы уже рассмотрели, но МРТ уникальна тем, что для получения изображений она не использует никакого ионизирующего излучения. Сегодня вы найдете такие сканеры в большинстве крупных больниц развитых стран, где они используются для более точного и раннего выявления многих видов рака, а также для получения изображений позвоночника, сердца, легких и других органов. В последние пять лет МРТ-сканеры даже были объединены с ускорителями для лучевой терапии (см. главу 10) в новое устройство – МР-линейный ускоритель, позволяющий с помощью выведения изображения проводить терапию и менять дозу лечения в зависимости от ежедневных изменений формы, размера и положения опухоли[265].
Помимо применения в больницах, множество МРТ-сканеров используется в исследовательских лабораториях. Метод функциональной МРТ способен показать, где в мозге протекает кровь, что указывает на области мозговой активности. Это способствовало революции в понимании работы мозга, природы сознания и формирования воспоминаний. Это также привело к открытию нейротоксинов, которые выводятся из нашего мозга во время сна, что может способствовать лучшему пониманию того, как можно помочь страдающим болезнью Альцгеймера.
В настоящее время мировой рынок МРТ-сканеров составляет 10 млрд долл. в год и постоянно растет[266]. Одни только МРТ более чем доказывают первоначальный довод Боба Уилсона, когда он заявил перед Конгрессом, что Тэватрон приведет к появлению новых технологий. Хотя для того, чтобы это стало возможным, потребовались десятилетия исследований, сейчас инвестиции кажутся более чем оправданными. Конечно, физики из Фермилаба не могут претендовать на изобретение методов магнитно-резонансной томографии. Но без магнитных инноваций, необходимых для создания Тэватрона, сверхпроводящие технологии, применяемые теперь в больницах, могли бы и не стать реальностью.
Технология сверхпроводящих магнитов также была применена в областях, не связанных с ускорителями частиц и магнитно-резонансными томографами. Физики из Брукхейвена добились успеха благодаря своему патенту 1968 года на концепцию Маглева – транспортной технологии, которая использует сверхпроводящую магнитную левитацию и в настоящее время применяется в некоторых самых быстрых поездах в мире. Сверхпроводящие магниты также используются в производстве и передаче электроэнергии, экспериментальных термоядерных реакторах и системах хранения энергии. Как говорил Роберт Марш из корпорации Teledyne Wah Chang, ныне крупнейшего в мире поставщика сверхпроводящих сплавов, «каждая программа в области сверхпроводимости, существующая сегодня, в какой-то мере обязана тому факту, что команда Фермилаба построила Тэватрон и он заработал»[267].
Когда Тэватрон обнаружил топ-кварк, физикам в Соединенных Штатах пришлось проглотить горькую пилюлю. Несмотря на все успехи, теперь собственное правительство заставило их передать эстафету мировой известности в области физики высоких энергий Европе.
Пока Уилсон и Эдвардс изобретали Тэватрон в середине 1970-х годов, начали появляться теории, указывающие на новые идеи с привлекающими внимание названиями, такими как суперсимметрия, техницвет и теория струн. Все они были едины в предсказании того, что за пределами энергетической досягаемости Тэватрона можно найти что-то еще. Более того, в Стандартной модели – кульминации десятилетий исследований в области физики высоких энергий – все еще недоставало последнего кусочка. Стандартная модель предсказывала существование еще одной частицы, которое нужно было подтвердить или опровергнуть. Эта частица – бозон Хиггса, переносчик силы (со спином 0), частица, масса которой неизвестна. Леон Ледерман попытался подчеркнуть важность этого недостающего фрагмента головоломки, назвав его «частицей Бога».