Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Unmasking the Higgs potential: next-generation machine learning for tracking, flavour tagging, and discovery

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2026-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

STICHTING NEDERLANDSE WETENSCHAPPELIJK ONDERZOEK INSTITUTEN
Wkład UE netto
€ 1 500 000,00
Koszt całkowity
€ 1 500 000,00

Beneficjenci (1)