Algoritmi machine learning per il trigger degli esperimenti ad LHC
| Componente | Categoria |
|---|---|
| Marumi Marcello Kado | Aggiungi Tutor di riferimento (Professore o Ricercatore afferente allo stesso Dipartimento del Proponente) |
Algoritmi di Machine-Learning (ML) sono largamente utilizzati per svariati ambiti nella fisica sperimentale della particelle elementari. Uno degli ambiti dove l'applicazione di algoritmi ML è in rapido sviluppo è nella selezione on-line dei dati sperimentali per gli esperimenti ad LHC. Infatti, LHC impone stringenti limiti temporali all'elettronica di acquisizione degli esperimenti dove in pochi microsecondi è necessario selezionare gli eventi di interesse.
Algoritmi di ML tradizionali non sono pensati per girare in "real-time" e i tempi di inferenza sono ben maggiori di quelli necessari agli esperimenti per una selezione on-line. Tuttavia, sviluppi commerciali recenti si stanno focalizzando verso la produzione di tecnologie mirate a migliorare le prestazioni degli algoritmi di ML, come ad esempio GPU e accelerator card che diminuiscono sostanzialmente il tempo necessario per l'inferenza di queste tecniche.
Questo progetto si propone di implementare algoritmi ML per la selezione on-line di eventi di interesse per gli esperimenti ad LHC.
-------------------------------------------
si noti come la data della scadenza del contratto sia sbagliata. In quanto sono risultato vincitore di un secondo assegno e ho firmato un nuovo contratto che scade il 30 Giugno 2022: https://web.uniroma1.it/trasparenza/sites/default/files/DECRETO%20APPROV... come scritto nell'autodichiarazione.