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Statistisches Lernen diffuser neuer Physik am LHC

Statistically Learning Dispersed New Physics at the LHC

Wolfgang Waltenberger (ORCID: 0000-0002-6215-7228)
  • Grant-DOI 10.55776/I5767
  • Bewilligungs­summe Einzelprojekte International
  • Status beendet
  • Projekt­beginn 15.01.2022
  • Projektende 14.01.2026
  • Bewilligungs­summe 199.479 €
  • Projekt-Website

Frankreich

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (15%); Mathematik (30%); Physik, Astronomie (55%)

Keywords

  • Inverse Problem,
  • Simplified Models,
  • Statistical Learning,
  • LHC phenomenology,
  • Beyond The Standard Model
Abstract Zusammenfassung

Die Beschreibung der Gesetzmäßigkeiten unseres Universums auf grundlegendster Ebene ist Gegenstand der Teilchenphysik Was ist es, was die Welt im Innersten zusammenhält? Um unser Verständnis auf dieser Ebene zu erweitern, haben ein paar tausend Kollegen, darunter auch wir, das größte Mikroskop der Welt gebaut, den 30 Kilometer großen Large Hadron Collider, LHC. Seit 2009 nehmen wir Daten, mittlerweile hat das Datenvolumen die Größenordnung von 1 Exabyte (1 Milliarde Gigabyte) erreicht, und die Suche nach Unbekanntem, nach neuer Physik ist in hunderten wissenschaftlichen Publikationen dokumentiert. Aber was verraten uns die vielen Arbeiten wirklich über unbekannte Physik? Gibt es versteckte Hinweise darauf, dass unser Universum supersymmetrisch ist? Schliessen sie aus, dass unsere Raumzeit aus mehr als drei (Raum) plus eins (Zeit) Dimensionen besteht? Sehen wir Hinweise für die Existenz dunkler Materie in den Ergebnissen, jedoch nur wenn wir uns aus vielen Einzelergebnissen ein Gesamtbild zu bilden versuchen? Diese Fragen sind nicht ganz einfach zu beantworten. In diesem österreichisch-französischen bilateralen Projekt versuchen wir uns an einem neuen Zugang zu diesen Fragen. In Vorfeldstudien entwickelten wir eine künstliche Intelligenz (KI), ein Softwareprogramm, das etwa hundert publizierte Ergebnisse selbständig durchforstete, und nach Hinweisen für neuer Physik suchte, die nur offenkundig werden wenn man alle Ergebnisse kombiniert. In diesem Projekt wollen wir diese Idee zu voller Reife bringen. Die künstliche Intelligenz soll erweitert werden, mit einem größeren Teil der LHC Ergebnissen gefüttert werden. Dabei soll die KI auch selbständig physikalische Protomodelle entwickeln potentielle Vorgängertheorien einer fundamentalen, neuen physikalischen Theorie. Falls die KI in ihrer Suche fündig wird, würden wir Menschen versuchen, diese Vorgängertheorien zu einer vollwertigen, sinnvollen physikalischen Theorien auszubauen: Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz, so unser Plan, sollen in einer Symbiose ihre jeweiligen Stärken ausspielen im Streben nach einer fundamentalen Beschreibung von Energie und Materie in unserem Universum.

In unserer Kollaboration sammeln und untersuchen wir die Ergebnisse von Suchen nach neuer Physik am CERN Large Hadron Collider. Bisher haben wir die Resultate von mehr als 100 wissenschaftlichen Studien kuriert. Keine dieser Studien allein hat einen klaren Nachweis für neue Physik jenseits der heutigen Theorien gefunden. Wenn wir jedoch alle Ergebnisse gemeinsam betrachten, sehen wir ein interessantes Muster: Einige Arten von Resultatenh zeigen systematisch zuviele Abweichungen von den Vorhersagen der aktuellen Theorie, des Standard Modells der Teilchenphysik. Das ist noch keine Entdeckung. Die Wahrscheinlichkeit, dass diese Muster nur zufällige Schwankungen sind, liegt derzeit noch bei etwa 1 Prozent. Trotzdem sind die Hinweise spannend genug, dass wir ihnen weiter nachgehen. Um diese möglichen Hinweise besser zu verstehen, entwickelten wir erste vereinfachte Theorien, die wir "Protomodelle" nennen. Damit können wir alle vorhandenen Daten gemeinsam erklären. Nun warten wir gespannt auf neue Messungen des upgegradeten High-Luminosity Large Hadron Collider. Dort werden deutlich mehr Daten gesammelt werden, die uns helfen sollen herauszufinden, ob diese Hinweise tatsächlich auf neue Physik hindeuten.

Forschungsstätte(n)
  • Österreichische Akademie der Wissenschaften - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Andre Lessa, Universidade Federal do ABC - Brasilien
  • Humberto Reyes Gonzalez, Università di Genova - Italien

Research Output

  • 19 Zitationen
  • 8 Publikationen
  • 5 Datasets & Models
  • 1 Software
Publikationen
  • 2025
    Titel The Analysis Description Language Ecosystem: Latest developments and physics applications
    DOI 10.22323/1.476.1056
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Sekmen S
    Seiten 1056
  • 2026
    Titel Statistically Learning Dispersed New Physics at the LHC
    Typ PhD Thesis
    Autor Narasimha, Sahana
  • 2023
    Titel SModelS v2.3: Enabling global likelihood analyses
    DOI 10.21468/scipostphys.15.5.185
    Typ Journal Article
    Autor Altakach M
    Journal SciPost Physics
    Seiten 185
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Strength in numbers: Optimal and scalable combination of LHC new-physics searches
    DOI 10.21468/scipostphys.14.4.077
    Typ Journal Article
    Autor Araz J
    Journal SciPost Physics
  • 2024
    Titel Global LHC constraints on electroweak-inos with SModelS v2.3
    DOI 10.21468/scipostphys.16.4.101
    Typ Journal Article
    Autor Altakach M
    Journal SciPost Physics
  • 2024
    Titel SModelS v3: Going Beyond Z2 Topologies
    DOI 10.48550/arxiv.2409.12942
    Typ Preprint
    Autor Altakach M
    Link Publikation
  • 2024
    Titel SModelS v3: going beyond $$ \mathcal{Z} $$2 topologies
    DOI 10.1007/jhep11(2024)074
    Typ Journal Article
    Autor Altakach M
    Journal Journal of High Energy Physics
  • 0
    Titel On the coverage of electroweak-inos within the pMSSM with SModelS - a comparison with the ATLAS pMSSM study
    Typ Other
    Autor Constantin Leo
Datasets & Models
  • 2024 Link
    Titel SModelS database v3.0.0
    DOI 10.5281/zenodo.13354582
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2023 Link
    Titel EW-ino scan points from "SModelS v2.3: enabling global likelihood analyses" paper
    DOI 10.5281/zenodo.8086950
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2023 Link
    Titel SModelS database v2.3.0
    DOI 10.5281/zenodo.7961638
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2026 Link
    Titel SModelS database v3.1.1
    DOI 10.5281/zenodo.18478919
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2025 Link
    Titel SModelS database v3.1.0
    DOI 10.5281/zenodo.16763315
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
Software
  • 2021 Link
    Titel Micromegas interface and IDM implementation used in "Constraining new physics with SModelS version 2" (arXiv:2112.00769)
    DOI 10.5281/zenodo.5747107
    Link Link

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