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REAL-time discovery strategies for DARK matter and dark sector signals at the ATLAS detector with Run-3 LHC data

Descripción del proyecto

Más información sobre los procesos de la materia oscura a través del análisis en tiempo real

Es probable que la materia oscura constituya más de una cuarta parte de nuestro universo, pero no se sabe casi nada sobre ella. La opinión más extendida es que no se trata de materia bariónica «normal», sino que está formada por partículas exóticas. En el proyecto REALDARK, financiado con fondos europeos, se están sentando las bases computacionales que podrían ayudar a los científicos a detectar procesos raros relacionados con la materia oscura en el actual experimento ATLAS del Gran Colisionador de Hadrones de la Organización Europea para la Investigación Nuclear, más conocida como CERN. Las técnicas de procesamiento de datos en tiempo real podrían ayudar a encontrar candidatos a materia oscura o, al menos, a mejorar significativamente nuestra comprensión de la naturaleza de las partículas que componen la materia oscura.

Objetivo

"The Standard Model of Particle Physics (SM) describes the fundamental particles and interactions of ordinary matter. Despite the SM's success in predicting experimental results, it fails to account for the large abundance of dark matter in the Universe.

Dark Matter (DM) particles could be created from collisions of SM particles, such as in the Large Hadron Collider, but storage and computing limitations mean that rare processes involving DM may be missed by current data-taking methods.

In REALDARK, I will consolidate my leadership in DM searches with innovative data-taking techniques in order to solve these problem for the ATLAS experiment. The technical innovations from this proposal will be widely disseminated, paving the way to advancements for future experiments.

Under my leadership, the REALDARK team will break the traditional paradigm of recording detector data and then analyzing it in separate steps, by deploying data processing in real-time so that far more collision data can be searched for rare processes.
We will enable new types of datasets from the upcoming LHC data-taking period and search them for new phenomena, motivated by theories of weakly interacting massive DM particle candidates and by ""dark"" sectors inaccessible to ordinary particles.

The proposed searches will yield either a discovery of dark matter candidates, to be studied in connection with astrophysical observations, or world-leading constraints on the particle nature of dark matter, focusing theoretical efforts and search targets for future experiments."

Régimen de financiación

ERC-COG - Consolidator Grant

Institución de acogida

THE UNIVERSITY OF MANCHESTER
Aportación neta de la UEn
€ 1 999 777,00
Dirección
OXFORD ROAD
M13 9PL Manchester
Reino Unido

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Región
North West (England) Greater Manchester Manchester
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 1 999 777,00

Beneficiarios (2)