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SUMMARY:Deep Learning for Jet Quenching
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DESCRIPTION: A modificação de jatos de alta energia pelo plasma de quark
 s e gluões é uma sonda central da matéria partónica quente e densa. Es
 ta tese aborda uma fonte persistente de incerteza em análises de iões pe
 sados baseadas em jatos: a interação entre a contaminação do evento su
 bjacente (underlying event) e a resposta do meio. Primeiro\, recorrendo a 
 amostras simuladas de protão–protão e chumbo–chumbo com condições 
 controladas de evento subjacente e de resposta do meio\, este trabalho qua
 ntifica de que forma as flutuações induzidas pelo evento subjacente dist
 orcem observáveis padrão de jatos e amplificam sinais aparentes de modif
 icação de jatos\, caso a subtração não seja tratada de forma simétri
 ca entre sistemas. Segundo\, é apresentado um estudo de discriminação j
 ato-a-jato entre jatos modificados e não modificados usando modelos de ap
 rendizagem automática informados por física. Terceiro\, é utilizada uma
  arquitetura Transformer para quantificar a fração de jatos com comporta
 mento semelhante a jatos de vácuo em colisões de iões pesados. Redes de
  fluxo de energia treinadas ao nível dos constituintes superam referênci
 as definidas em N-subjicidade e polinómios de fluxo de energia\, enquanto
  classificadores baseados em Transformers permitem uma extração conserva
 dora da fração de jatos tipo vácuo em chumbo-chumbo. Aumentar as redes 
 de fluxo de energia com observáveis de alto nível padronizados produz ga
 nhos adicionais e robustos\, atingindo uma ROC AUC ≃ 0.83 com estabilida
 de em validação cruzada. 
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LOCATION:Anfiteatro PA-3 (Piso -1 do Pavilhão de Matemática) do IST
URL:http://df.vps.tecnico.ulisboa.pt/pt/eventos/deep-learning-for-jet-quen
 ching/
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p data-block-key="vsrke"> A modificação de
  jatos de alta energia pelo plasma de quarks e gluões é uma sonda centra
 l da matéria partónica quente e densa. Esta tese aborda uma fonte persis
 tente de incerteza em análises de iões pesados baseadas em jatos: a inte
 ração entre a contaminação do evento subjacente (underlying event) e a
  resposta do meio. Primeiro\, recorrendo a amostras simuladas de protão
 –protão e chumbo–chumbo com condições controladas de evento subjace
 nte e de resposta do meio\, este trabalho quantifica de que forma as flutu
 ações induzidas pelo evento subjacente distorcem observáveis padrão de
  jatos e amplificam sinais aparentes de modificação de jatos\, caso a su
 btração não seja tratada de forma simétrica entre sistemas. <br/><br/>
 Segundo\, é apresentado um estudo de discriminação jato-a-jato entre ja
 tos modificados e não modificados usando modelos de aprendizagem automát
 ica informados por física. Terceiro\, é utilizada uma arquitetura Transf
 ormer para quantificar a fração de jatos com comportamento semelhante a 
 jatos de vácuo em colisões de iões pesados. Redes de fluxo de energia t
 reinadas ao nível dos constituintes superam referências definidas em N-s
 ubjicidade e polinómios de fluxo de energia\, enquanto classificadores ba
 seados em Transformers permitem uma extração conservadora da fração de
  jatos tipo vácuo em chumbo-chumbo. Aumentar as redes de fluxo de energia
  com observáveis de alto nível padronizados produz ganhos adicionais e r
 obustos\, atingindo uma ROC AUC ≃ 0.83 com estabilidade em validação c
 ruzada. </p>
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