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Exploiting LHC data with machine learning and preparations for HL-LHC
Applicant
Golling Tobias
Number
181984
Funding scheme
Project funding
Research institution
Département de physique nucléaire et corpusculaire Université de Genève
Institution of higher education
University of Geneva - GE
Main discipline
Particle Physics
Start/End
01.10.2018 - 30.09.2022
Approved amount
1'125'542.00
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Keywords (7)
boosted-object tagging; charged particle tracking; HL-LHC pixel upgrade; machine learning; BSM physics; fast calorimeter simulation; flavour tagging
Lay Summary (German)
Lead
Die Teilchenphysik hat das primäre Ziel, um es mit Goethe's Faust zu sagen, zu erforschen was die Welt im Innersten zusammenhält. Die kontrollierte Kollision von hochenergetischen Hadronen, und die Detektion der dabei entstehenden Teilchen, ist ein vielversprechendes Instrument, das zur Entdeckung des Top Quarks und zuletzt des Higgs Bosons mit dem Large Hadron Collider (LHC) geführt hat. Die Suche in LHC Kollisionen nach neuen Teilchen jenseits unseres derzeitigen Verständnisses erlaubt Antworten auf offene Fragen unseres Universums zu finden, so wie z.B. die der Natur der dunklen Materie.
Lay summary
Unser Ziel ist es, das Entdeckungspotential des ATLAS Experiments am LHC für neue Phänomene zu optimieren, insbesondere durch Anwendung künstlicher Intelligenz. Ein wesentlicher Bestandteil ist das effiziente Identifizieren der verschiedenen entstehenden Teilchen bei kleiner Fehlidentifikationsrate. Neuartige Detektorsignaturen werden auf die Präsenz von Physik jenseits des sogenannten Standard Models hin getestet. Des Weiteren zielen wir auf konkrete Lösungsvorschläge hin, um die immer größer werdende Informationsflut unserer Daten und der damit verbundene steigende Rechenaufwand der Datenverarbeitung und Dateninterpretation zu bewältigen. Gleichzeitig wird zur Entwicklung des zukünftigen Pixel Detektors beigetragen.
Direct link to Lay Summary
Last update: 05.10.2018
Responsible applicant and co-applicants
Name
Institute
Golling Tobias
Département de physique nucléaire et corpusculaire Université de Genève
Employees
Name
Institute
Shirabe Shohei
Algren Malte
LI Le
Raine John Andrew
Département de physique nucléaire et corpusculaire Université de Genève
Akilli Ece
Amrouche Sabrina
Zoch Knut
Gadatsch Stefan
Klein Samuel
Schröer Tomke
Guth Manuel
Lanfermann Marie
Sengupta Debajyoti
Ehrke Lukas
Associated projects
Number
Title
Start
Funding scheme
173598
FLARE: Maintenance & Operation for the LHC Experiments 2017-2020
01.04.2017
FLARE
201478
FLARE - ATLAS Detector Operation and Phase-II Upgrade at the CERN Large Hadron Collider (LHC)
01.04.2021
FLARE
173601
FLARE - ATLAS Detector Operation and Phase-II Upgrade at the CERN Large Hadron Collider (LHC)
01.04.2017
FLARE
169025
New physics searches with b-tagging, top-tagging and machine learning, and HL-LHC pixel upgrade using ATLAS at LHC
01.10.2016
Project funding
173600
FLARE - GRID Infrastructure for LHC Experiments
01.04.2017
FLARE
Abstract
The proposal is to improve flavour tagging and so-called boosted-object tagging by using novel algorithms and machine learning such as deep learning. The pattern recognition techniques for tracking of charged particles currently in use will no longer be able to cope with the huge amount of computation required during HL-LHC. New machine learning techniques for particle track reconstruction for HL-LHC are proposed. Fast high-fidelity calorimeter simulation is a bottleneck in the physics program. A novel fast calorimeter simulation using Variational Auto Encoders is proposed. The ITk upgrade of the ATLAS pixel detector is key to the HL-LHC project. Contributions to the in-house construction steps are proposed, in line with FLARE grant 20FL20_173601. The proposed research is complemented with a progamme to search for unconventional signatures due to new phenomena associated with a dark or hidden sector, and unseen Higgs boson decays: H->cc in VH production (V=W/Z).
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