New Physics searches at the LHC using Anomaly Detection

Experiências de colisionadores são uma ferramenta importante no contexto de descobertas em física de altas energias. Esta tese contribui para a investigação sobre como se pode procurar por nova física, de forma independente de modelos teóricos, no contexto de deteção de anomalias com aprendizagem semi-supervisionada. Várias buscas por nova física utilizam estados finais de jatos para investigar novas ressonâncias. Nesta tese, o foco está na deteção de anomalias ao nível do jato, explorando sua substrutura.

O jato é representado como um grafo, e cada nó é um constituinte hadrónico associado ao jato durante a reconstrução. São gerados eventos simulados de hipotéticos Jatos Escuros, enquadrados num modelo de Matéria Escura, para servirem como sinal para desenvolvimento e teste dos modelos. Esses eventos são mediados por um bosão Z' que liga um par de quarks a um par de quarks escuros, que se fragmentam e hadronizam no setor escuro até decaírem em partículas do Modelo Padrão, criando os jatos escuros.

O fundo utilizado consiste em eventos de di-jatos QCD. O objetivo é extrair um vetor que mapeie a informação complexa do grafo para um vetor de baixa dimensionalidade, utilizando operações de convolução de grafos e agregação. O vetor resultante é fornecido a métodos de deteção de anomalias, como DeepSVDDs e Autoencoders, que realizam a previsão da natureza do jato devolvendo um índice de anomalia. São realizadas comparações da performance desses modelos com modelos base