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Aprendizado de máquina para simulação de colisões de Física de Altas Energias com o detector CMS

Processo: 19/16401-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2019
Vigência (Término): 20 de dezembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos
Pesquisador responsável:Thiago Rafael Fernandez Perez Tomei
Beneficiário:Breno Orzari
Supervisor no Exterior: Maurizio Pierini
Instituição-sede: Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa : European Organization for Nuclear Research (CERN), Suíça  
Vinculado à bolsa:18/01398-1 - Busca por nova física no experimento CMS do Large Hadron Collider, BP.MS
Assunto(s):Física de partículas   Aprendizado computacional   Grande Colisor de Hádrons   Física de alta energia

Resumo

O trabalho científico dos experimentos do Large Hadron Collider depende de maneira crítica na análise rápida dos dados produzidos pelo colisor. Um componente vital dessa análise é a produção em grande escala de dados sintéticos de colisões simuladas, para comparação com os dados observados. As campanhas de produção geralmente compreendem dezenas de bilhões de colisões simuladas, com cada colisão levando mais de um minuto para ser completamente sintetizada. Desenvolvimentos recentes em técnicas de aprendizado profundo de máquina - modelos generativos e redes grafos - podem permitir a aceleração desse processo. Este projeto propõe um estudo aprofundado da aptidão dessas técnicas para o processo de simulação, utilizando o detector CMS como um cenário de referência.