Sviluppo di Algoritmi di Flavour Tagging e di Particle Flow con Graph Neural Networks (GNN) e Misura del decadimento del bosone di Higgs in quarks b
Anno
2021
Proponente Marumi Marcello Kado - Professore Ordinario
Struttura
Sottosettore ERC del proponente del progetto
PE2_2
Componenti gruppo di ricerca
| Componente | Categoria |
|---|---|
| Paolo Bagnaia | Componenti strutturati del gruppo di ricerca |
| Claudio Luci | Componenti strutturati del gruppo di ricerca |
| Francesco Armando Di Bello | Dottorando/Assegnista/Specializzando componente non strutturato del gruppo di ricerca |
| Componente | Qualifica | Struttura | Categoria |
|---|---|---|---|
| Lorenzo Santi | Dottorando | Dipartimento di Fisica | Altro personale aggregato Sapienza o esterni, titolari di borse di studio di ricerca |
| Guglielmo Frattari | Dottorando | Dipartimento di Fisica | Altro personale aggregato Sapienza o esterni, titolari di borse di studio di ricerca |
Abstract
Il progetto per obiettivo la misura precisa dell'accoppiamento di
Yukawa del bosone di Higgs ai quarks b nel canale di produzione
associata con un bosone di gauge, al LHC (CERN) con l'esperimento
ATLAS. Il progetto comporta due parti distinte. La prima porta
sull'analisi dei dati del second Run dell'LHC. La seconda sullo
sviluppo di un nuovo algoritmo di ricostruzione di jets di quarks b
basato sui decadimenti semi leptonici di adroni b in elettroni.
ERC
PE2_1, PE6_11
Keywords:
PARTICELLE ELEMENTARI, INTERAZIONI ELETTRODEBOLI, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, FISICA DEI RIVELATORI, CROMODINAMICA QUANTISTICA