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24.02.2021

Mittwoch, 11:00

online

Data Science Seminar: Boosting high energy physics with generative networks

Michael Schmitz für Helmholtz/HIDA

Die Physiker am Large Hadron Collider (LHC) suchen nach Anzeichen für neue Physik, um fundamentale Fragen wie die nach der Natur der dunklen Materie zu beantworten. In vielen Szenarien erwartet man, dass diese Signale so selten wie 1 in 10^10 Ereignissen sein werden. Es werden daher Simulationen benötigt, die komplexe Ereignisstrukturen mit hoher Präzision modellieren können. Die LHC-Physik ist einzigartig in dem Sinne, dass man sich auf Vorhersagen auf Basis der ersten Prinzipien verlassen kann, was bedeutet, dass die Simulationen auf eine kleine Anzahl von fundamentalen Parametern angewiesen sind, um Observablen über viele Größenordnungen zu simulieren.
Anja Butter (Institut für Theoretische Physik Heidelberg) wird zeigen, wie generative neuronale Netze verwendet werden können, um diese Simulationen zu ergänzen, um die Präzisionsanforderungen zukünftiger Collider-Experimente zu erfüllen. Zusätzlich kann man flussbasierte invertierbare Netze verwenden, um die Simulationskette zu invertieren und Ereignisse auf Detektorebene zu entfalten, um die Mechanismen im Herzen von Protonenkollisionen zu verstehen.

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