| Processo: | 19/16401-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 20 de dezembro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos |
| Pesquisador responsável: | Thiago Rafael Fernandez Perez Tomei |
| Beneficiário: | Breno Orzari |
| Supervisor: | Maurizio Pierini |
| Instituição Sede: | Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | 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 Física de alta energia Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Grande Colisor de Hádrons Colisões |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Compact Muon Solenoid | Fisica de altas energias | fisica de particulas | Large Hadron Collider | Física Experimental de Altas Energias |
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. (AU) | |
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