Banca de QUALIFICAÇÃO: CAUÊ EVANGELISTA DE SOUSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CAUÊ EVANGELISTA DE SOUSA
DATA : 23/11/2023
HORA: 14:00
LOCAL: UFABC - Santo André
TÍTULO:

Discrimininação de jatos de quark b através de Representação Latente e Redes Neurais de Grafos no experimento CMS.

PÁGINAS: 30
RESUMO:

Na Física de Altas Energias, os jatos são vistos como coleções de hádrons originados da produção
de um quark ou glúon. Os jatos reconstruídos estão predominantemente na direção de propagação do
quark ou glúon original e carregam seu momento. Em experimentos como o CMS, podemos obter a
deposição de energia (descrita no plano eta-phi) desta coleção de hádrons através de detectores chamados calorímetros. Os jatos são frequentemente um dos principais contribuintes para os  sinais observados em
de colisões proton-proton de alta energia. Por conta disso, algoritmos para classificação de jatos são um assunto relevante de pesquisa.

Neste trabalho focamos nos jatos originados do quark bottom (b-Jets). Identificar jatos b é crucial ao estudar e caracterizar vários canais, como eventos contendo o quark top, o bóson de Higgs e novos cenários de física. Este processo tem relevância significativa em experimentos pois permite aos físicos distinguir eventos envolvendo quarks b de outras interações.

Propomos explorar o uso de duas técnicas de Aprendizado de Máquina(Representação Latente e
Redes Neurais de Grafos) na discriminação de b-jets de c-Jets e jatos provenientes de outros sabores (u,d,s ou glúons). Para este propósito, as trajetórias das partículas carregadas (tracks) dentro dos jatos e o sabor(inferido da simulação de Monte Carlo) foram combinadas com as informações dos próprios jatos para criar um vetor concatenado do sistema. Após esta representação inicial, a arquitetura Convolutional AutoEncoder foi empregada para mapear esses vetores para um espaço latente onde as caracteristícas dos diferentes sabores jatos pudessem ser distinguidas.

Esta representação latente foi então usada para construir um grafo representando o jato, que foi então alimentado em uma Rede Neural de Grafos para o aprendizado da discriminação de sabores.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1770888 - CELIO ADREGA DE MOURA JUNIOR
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 2193285 - MAURO ROGERIO COSENTINO
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - RAPHAEL MENDES DE OLIVEIRA CÓBE - UNESP
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1544422 - EDUARDO DE MORAES GREGORES