Description du projet
L’apprentissage automatique pour répondre aux questions de la physique des particules
La découverte du boson de Higgs en 2012 a constitué un moment charnière dans l’histoire de la physique des particules. Néanmoins, la manière dont cette particule insaisissable interagit avec elle-même et avec d’autres bosons lourds demeure largement inconnue, en raison des limites de mesure du Grand collisionneur de hadrons. Pour répondre à cette question, le projet ARTEMIS, financé par le CER, vise à ouvrir la voie à un cadre analytique de traitement des données. Grâce à des techniques d’apprentissage automatique, le projet améliorera la détection et la précision des données afin de permettre aux chercheurs d’étudier les constituants les plus fondamentaux de l’univers. Les résultats ouvriront à terme la voie à une compréhension plus approfondie des lois qui régissent notre monde physique.
Objectif
The discovery of the Higgs boson marked a milestone in particle physics, but crucial questions about how the Higgs boson interacts with itself and with heavy bosons remain unanswered. These interactions hold the key to understanding fundamental aspects of our universe, from particle mass generation to the nature of the cosmic phase transition in the early universe. Current measurements at the Large Hadron Collider (LHC) can only place weak constraints on these interactions due to significant limitations in our ability to identify and record the relevant collision events in real-time.
This project introduces a revolutionary approach to overcome these limitations by developing advanced machine learning techniques for real-time event selection in particle physics experiments. The current approach discards up 50\% of potentially valuable collision events involving hadronic decays of the Higgs boson. By implementing sophisticated neural networks that can process collision data fast, this project aims to double the detection efficiency for these crucial events. The proposed system will operate at different stages of the data-taking process, from specialized hardware (FPGAs) to traditional computing infrastructure.
The work will be carried out at the ATLAS experiment at CERN and will significantly enhance our ability to measure the Higgs boson's self-coupling, either leading to the discovery of new physics or placing stronger constraints on theories beyond the Standard Model. The PI brings extensive expertise in both Higgs physics and machine learning applications at the trigger level. An ERC Consolidator Grant will enable the formation of an independent research team with the necessary expertise to achieve these ambitious goals and advance our understanding of nature's fundamental interactions.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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- sciences naturelles sciences physiques physique théorique physique des particules accélérateur de particules
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-COG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
40126 Bologna
Italie
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.