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Welcome to the Machine
UNIGE ATLAS, section Golling
DPNC Fête de Noël, Décembre 12 2018
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Premier acte: notre Machine préférée
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ATLAS Pixel Ugrade pour High-Lumi-LHC
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Effi
cien
cy
In-pixel 2x2 Matrix
Prototype: Monolithic ATLASPix1• Grand prototype CMOS
– Efficacité > 99,3% après irradiation à 1015 neq / cm²
• Améliorations au niveau de:– infrastructure de télescope– lecture– reconstruction
Moritz Kiehn
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Progrès mécaniques couches externes Pixel
• SLIM longeron– 2 prototypes de 1,8 m de long
• Assemblage des cellules:– > 60 chaufferettes– > 30 modules
• Qualification des soudures• Contrôle qualité:
– Système de balayage laser 3D
• Assemblage du long prototype thermique
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Prototypage du programme démonstrateur
Coralie HusiSébastien Michal
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Progrès mécaniques couches externes Pixel
• Conception des supports locaux et des outillages d’assemblage– Prochaine série de prototypes (mi-2019)
• Conception et intégration des services
• Revue de design préliminaire réussie
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Franck CadouxDaniel La MarraSébastien Michal
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Démonstrateur électrique• Statut actuel:
– Test du système de lecture sur un démonstrateur à 7 cellules– Test de comportement avec alimentation en série des
modules
• Des plans:– Construire un démonstrateur au DPNC– Effectuer des tests de modules et du système (lecture,
contrôle…) au DPNC 6
Didier FerrereSergio GonzalezJohnny Raine
Rejoint par Le Li 2019
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Deuxième acte: l’autre Machine
Notre cerveau n’est pas formé pour analyser les données du LHC
⇒ Entraîner un cerveau artificiel à faire le travail pour nous
Machine Learning
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Évaluation intermédiaire du LHC
• Physique au-delà du modèle standard pas au coin de la rue• Ère de croissance lente du LHC (au niveau d'énergie & de luminosité)• Comment faire des progrès rapides maintenant?
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Opportunité !!!Tournant manivelle → innovation
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Nouvelle région de l'espace de phase
• SUEPy (soft unclustered energy patterns) events– Très grande multiplicité de particules molles
– Symétrie sphérique
– Signature de vallées cachées fortement couplées
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Ece AkilliStefan GadatschProf. Michele Papucci & Simon Knapen (ATLAS ACE)
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• Terrain d'essai idéal: objets de physique • DL1 multi-classes séparation: gerbes b, c, légères
[ATL-PHYS-PUB-2017-013]– Utilisé par toute la collaboration ATLAS– Application: recherche de résonance bb; ZH(→cc)
• Multi-classes séparation: objets boostés– Application: recherche Vector-Like Quarks
• Séparation: charge de quark top– Application: mesure de l'asymétrie de charge en tt
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Machine Learning: classification[Phys. Rev. D 98 (2018) 032016]
[Phys. Rev. Lett. 120 (2018) 211802]
ZH(→cc)
Marie Lanfermann
Ece Akilli
Oliver Majersky (cotutelle)
[1808.07858 ]
tagging amelioré
[1808.01771]
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Adversarial Neural Networks (ANN)• Former un classificateur pour séparer signal et bruit de fond sans utiliser la masse
• Application: maximiser la sensibilité au VH(H →bb)
• Preuve de principe:
11Johnny Raine
Sans adversaire Avec adversaire
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Reconstruction rapide des traces
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• Algorithmes traditionels trop lents au HL-LHC
• Exploration si l’apprentissage automatiquepeut offrir des solutions supérieures
• challenge
Sabrina Amrouche (boursière Boninchi)Moritz Kiehn
Accuracy
Throughput
Platinum sponsor:
ACTS: simulation publique ⇒ données de référence
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Clustering: apprentissage non supervisé
• Apprentissage d’une métrique pour séparer des traces vraies et fausses
• Hashing: réduction de la combinatoire• Théorie des graphes: seeds→traces• Aperçu: étendre l'approche au
– Trigger– Particules à durée de vie longue
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Sabrina Amrouche (boursière Boninchi)Prof. Claudia Plant (ATLAS ACE)
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Simulation à grande échelle et haute fidélité
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Goulot d’étranglement
Dominé par la simulation Geant
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Deep Generative Autoencoder (GAN)
• Objectif : approximer Geantavec GAN rapide
• Défis particuliers:– Géométrie non uniforme– Données très rares– Plage dynamique élevée: les
queues comptent
• Validation : prometteur 15
[ATL-SOFT-PUB-2018-001]
Dalila SalamaniStefan GadatschProf. Slava Voloshynovskiy
(ATLAS ACE & co-directeur)
Rejoint par Henri Koch (boursier CERN) 2019
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• Détection d’anomalies– Autoencoder– Clustering: outliers
• Application initiale: – objets boostés avec
substructure anomale
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Aperçu 2019: comment rechercher l'inconnu?
?!Le LiTakuya Nobe (boursier JSPS)
Avec contributions de Johnny, Dalila, Sabrina, Ece
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CerveauIntelligence artificielle
L’univers
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Une petite sagesse pour finir
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Version future potentielle de notre machine
Noël 2050…?