| Processo: | 22/07185-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2023 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos |
| Pesquisador responsável: | Alex Gomes Dias |
| Beneficiário: | Eduardo da Silva Almeida |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). Universidade Federal do ABC (UFABC). Santo André , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Fenomenologia |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | ALPs | aprendizagem de máquina | colisores | Fenomenologia | Fenomenologia e construção de modelos |
Resumo Este projeto de pesquisa propõe investigações sobre sinais de produção de hipotéticas partículas escalares/pseudoescalares que são motivadas por extensões do Modelo Padrão. Em especial, faremos análises fenomenológicas em colisores sobre as chamadas {\it axion-like particles} (ALPs), que são pseudo bósons de Nambu-Goldstone, com massas que poderiam estar bem abaixo da escala GeV e até mesmo acima de uma centena de GeV. Nosso foco principal será em sinais envolvendo acoplamentos de ALP com fótons e léptons, considerando também acoplamentos com violação de sabor leptônico. Há uma série de possíveis sinais a serem ainda explorados dentro das capacidades do LHC. O grupo com o qual o candidato pretende trabalhar é composto por pesquisadores da UFABC e um pesquisador da UNIFESP e tem desenvolvido sistematicamente projetos envolvendo tanto a fenomenologia bem como a construção de modelos motivados por problemas em aberto no Modelo Padrão, com ALPs e escalares pesados. O candidato doutorou-se recentemente e tem experiência com fenomenologia de partículas, especialmente em simulações de processos, o que será muito útil no trabalho proposto. O projeto dará ao candidato a oportunidade de aprofundar seus conhecimentos também na construção de modelos envolvendo ALPs e escalares pesados, bem como no desenvolvimento de aplicações e aprendizado de máquina, como na otimização de cortes para os cálculos de sinais de produção de partículas, o que também tem despertado grande interesse dos pesquisadores no campo da física das partículas elementares. (AU) | |
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