Ultra-Schnelle Event-Generation mit Hilfe Moderner Neuronaler Netze

• Antragsteller: Professor Dr. Tilman Plehn
• Fachliche Zuordnung: Kern- und Elementarteilchenphysik, Quantenmechanik, Relativitätstheorie, Felder
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 536076313

Teilchenphysik unterliegt akuell einem rapiden Wandel, der durch die moderne Datenwissenschaft, insbesondere modernes maschinelles Lernen (ML), vorangetrieben wird. Die Anwendung dieser Methoden ist durch eine einzigartige Kombination grundlegender physikalischer Fragen mit schnellen Simulationen auf Basis fundamentaler Theorien, großen Datensätzen und vollständiger Kontrolle von Unsicherheiten motiviert. Der Schlüssel zu dieser Entwicklung und das Ziel dieses Antrags sind ML-basierte Simulations- und Analyse-Werkzeuge, die Event-Generatoren mit simulationsbasierten Inferenz-Methoden kombinieren. Das Ziel ist es, den ersten ML-basierten Matrixelement-Event-Generator zu entwickeln und damit die Ära ultraschneller Event-Generation in der Hochenergiephysik einzuläuten. Damit wird ein breites Spektrum an möglichen Anwendungen in der experiment-nahen Teilchentheorie, Datenanalyse und Interpretation eröffnet.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Belgien
• Kooperationspartner: Professor Gilles Louppe, Ph.D.; Professor Dr. Fabio Maltoni