BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//linuxsoftware.nz//NONSGML Joyous v1.4//EN BEGIN:VEVENT SUMMARY:New Physics searches at the LHC using Anomaly Detection DTSTART:20241128T160000Z DTEND:20241128T180000Z DTSTAMP:20260702T231308Z UID:d908cde6-53eb-4c2d-bc82-d5e2b408f38a SEQUENCE:2 CREATED:20241122T221038Z DESCRIPTION: Experiências de colisionadores são uma ferramenta important e no contexto de descobertas em física de altas energias. Esta tese contr ibui para a investigação sobre como se pode procurar por nova física\, de forma independente de modelos teóricos\, no contexto de deteção de a nomalias com aprendizagem semi-supervisionada. Várias buscas por nova fí sica utilizam estados finais de jatos para investigar novas ressonâncias. Nesta tese\, o foco está na deteção de anomalias ao nível do jato\, e xplorando sua substrutura. O jato é representado como um grafo\, e cada n ó é um constituinte hadrónico associado ao jato durante a reconstruçã o. São gerados eventos simulados de hipotéticos Jatos Escuros\, enquadra dos num modelo de Matéria Escura\, para servirem como sinal para desenvol vimento e teste dos modelos. Esses eventos são mediados por um bosão Z&# x27\; que liga um par de quarks a um par de quarks escuros\, que se fragme ntam 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 ope rações de convolução de grafos e agregação. O vetor resultante é fo rnecido a métodos de deteção de anomalias\, como DeepSVDDs e Autoencode rs\, que realizam a previsão da natureza do jato devolvendo um índice de anomalia. São realizadas comparações da performance desses modelos com modelos base LAST-MODIFIED:20241122T221228Z LOCATION:Online/Sala de Formação Avançada URL:http://df.vps.tecnico.ulisboa.pt/pt/eventos/new-physics-searches-at-th e-lhc-using-anomaly-detection/ X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:

Experiências de c olisionadores são uma ferramenta importante no contexto de descobertas em física de altas energias. Esta tese contribui para a investigação sobr e como se pode procurar por nova física\, de forma independente de modelo s 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 d eteção 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 event os simulados de hipotéticos Jatos Escuros\, enquadrados num modelo de Mat éria Escura\, para servirem como sinal para desenvolvimento e teste dos m odelos. 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 m étodos de deteção de anomalias\, como DeepSVDDs e Autoencoders\, que re alizam a previsão da natureza do jato devolvendo um índice de anomalia. São realizadas comparações da performance desses modelos com modelos ba se

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