Objectif
The discovery of the Higgs boson was a landmark achievement in particle physics, but many fundamental questions remain unanswered, especially how the Higgs boson interacts with itself. Measuring this self-interaction will reveal how the Higgs field shaped the early Universe and why matter exists in abundance over antimatter. Deviations from expected values could shed light on the origin of dark matter and cosmic inflation. This project focuses on the most sensitive way to study this: the simultaneous production of two Higgs bosons (“di-Higgs” production).
Observing di-Higgs production is extremely challenging due to its rarity and the complexity of its experimental signatures. The High-Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) will soon deliver the only dataset capable of probing the Higgs self-coupling for the foreseeable future, yet current reconstruction methods may fall short. At the same time, machine learning has entered a new era: transformer and segmentation models, already revolutionising natural language processing and medical imaging, are now ready to transform collider physics. The convergence of these developments creates a unique opportunity, which I am ideally positioned to seize.
I have pioneered the use of graph neural networks and transformers in ATLAS, spearheaded flavour tagging innovations, and led Higgs analyses. This rare combination of expertise, spanning reconstruction, machine learning, and Higgs physics, equips me to lead a conceptual leap.
UNMASK will re-imagine the core reconstruction tasks of charged particle tracking and b-jet identification as holistic segmentation problems, inspired by state-of-the-art architectures from computer vision such as MaskFormer. By overcoming the limits of today’s modular algorithms, it will unlock unprecedented sensitivity to di-Higgs production, while delivering broadly applicable tools for the HL-LHC and future colliders, establishing a new paradigm for reconstruction in particle physics.
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
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur
- sciences naturelles sciences physiques astronomie astrophysique matière noire
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles sciences physiques physique théorique physique des particules boson de higgs
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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.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2026-STG
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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.
3526 KV Utrecht
Pays-Bas
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.