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Prima applicazione dell'apprendimento mimetico in fisica delle alte energie

Jet Grooming (S. Forte)

Il progetto N3PDF (http://n3pdf.mi.infn.it/) si propone di sviluppare tecniche di apprendimento automatico nel campo della fisica delle alte energie. In questo contesto, una prima applicazione del cosiddetto apprendimento mimetico (o di rinforzo) è stata presentata di recente su arxiv: si tratta di un’applicazione al "jet grooming" (purificazione dei jet).

Il jet grooming è uno strumento di analisi di primaria importanza utilizzato ai collider adronici, come il grande acceleratore LHC del CERN. In questo lavoro si presenta la prima applicazione in fisica delle alte energie dell'apprendimento mimetico: un potente paradigma di apprendimento automatico. Un agente di apprendimento profondo di tipo "Q-network" impara autonomamente a definire la migliore strategia di "jet grooming” attraverso un'accurata definizione della quantità da ottimizzare. L'algoritmo selezionato autonomamente dalla macchina è superiore a qualunque delle esistenti metodologie, basate su considerazioni di tipo euristico, ed attualmente usate dalle diverse collaborazioni sperimentali. Il risultato rimane stabile anche quando si includono contributi non-perturbativi per i quali solo rozzi modelli sono disponibili, e può essere utilizzato con successo anche per dati che si trovino al di fuori delle regioni cinematiche in cui è stato ottimizzato.

28 marzo 2019
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