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나는 기계 학습 및 베이지안 추론과 같은 현대적인 도구에 의해 유도 된 기본 물리와 수학 사이의 인터페이스를 강화하는 학업 경력을 추구하려고합니다.

프로젝트 제목 : LHC 먹튀 없는 바카라 사이트에서 빠른 트랙 찾기를위한 그래프 신경망

연구 그룹 : 고 에너지 물리학 

감독자 :Nikolaos Konstantinidis

소개 :

나는 먹튀 없는 바카라 사이트의 물리학에서 MSCI를 졸업했습니다. 내 마스터 프로젝트는 Quench Dynamics의 2D XY 모델이 비평형 복합체 응축 물질 시스템에서 실현 될 수 있음을 확인했습니다. C ++의 격자 구조를 사용하여 시뮬레이션 된 소용돌이 역학의 특성을 연구하여이를 조사했으며 현재 결과를 게시하기 위해 논문을 작성하고 있습니다. 또한 Oracle에서 클라우드 플랫폼 내에서 소프트웨어 엔지니어로 일하는 업계 경험이 있습니다. 여기서 나는 Oracle의 서버리스 오퍼링에서 기능을 구현했으며 소프트웨어가 어떻게 강력하고 효율적으로 규모로 구축되는지 배웠습니다. 나는 Kubernetes, Prometheus QL, Fluentd & Golang과 같은 기술로 작업 한 경험을 얻었으며 해커 톤을 운영하고 Meetups에서 발표함으로써 더 넓은 개발자 커뮤니티에 노출되었습니다. 워싱턴 대학교에서 해외에서 공부하면 감독 학습 및 복잡한 시스템 분야의 추가 과정을 수강하여 신경 역학에 대한 관심을 키울 수있었습니다. 이로 인해 ML 분야, 특히 데이터 집약적 인 과학 분야의 추가 연구를 추구하게되었습니다. 박사 학위 동안, 나는 Nikos Konstantinidis와 협력하여 Atlas의 그래프 신경망을 사용하여 패턴 인식을 조사하고 재구성을 추적 할 것입니다. 나는 CDT의 학제 간 성격에 의해 내 기술을 풍요롭게하기를 고대하고 있으며, 이로 인해 데이터 과학 내에서 미래의 경력을 추구 할 수 있습니다.

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프로젝트 설명 :

입자 물리학 콜라이더 실험에서, 검출기의 입자 궤적 (트랙)을 재구성하는 것은 실험 먹튀 없는 바카라 사이트 분석에서 가장 어려운 부분 중 하나입니다. 전형적인 LHC 검출기에는 입자 위치를 측정하는 수천 개의 센서가 포함되어 있으며 총 센서 채널 수가 최대 수억입니다. 트랙 찾기 (일명 패턴 인식) 문제는 개별 측정 ( "Hits")을 입자 궤적을 나타내는 서열에 연관시키는 것입니다. 히트 횟수가 이벤트 당 최대 400000이 될 수 있다는 점을 감안할 때 문제의 규모는 엄청납니다. 트랙의 수 - 수천.

LHC 실험에서 채택 된 현재 트랙 찾기 알고리즘은 센서의 서브 세트에서 종자라는 짧은 트랙 세그먼트로 다음 조합 트랙을 기반으로합니다. 종자 수가 적중의 수와 함께 비선형으로 스케일되므로, 대응하는 대응하는 CPU 시간 증가는 LHC가 향후 20 년 동안 빔 강도를 계속 증가시키기 때문에 컴퓨팅 전력에 대한 수요가 크고 계속 증가하는 수요를 만듭니다. 이것은 트랙 찾기, 특히 기계 학습 (ML) 기술을 기반으로하는 새로운 방법에 대한 연구에 동기를 부여합니다. 이러한 접근 방식의 이점은 LHC의 향후 20 년 동안 CPU 요구의 엄청난 비용을 절감 할 수 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 호환 가능한 연결을 예측하고 트랙 후보자를 반복적으로 추출하기 위해 그래프 기반 트랙 모델 및 그래프 신경망 (GNN)을 사용하는 트랙 찾기 방법을 탐색하는 것입니다. 주요 입력 기능에는 트랙 위치 측정 및 클러스터 모양이 포함되며 네트워크에서 호환 히트 쌍 연결을 식별하는 데 사용됩니다. 그리고 트랙 후보를 추출하기 위해 그래프 네트워크를 가지 치기와 관련된 주요 기술은 클러스터링을 통한 가우스 혼합물 감소와 정보 전파 및 트랙 피팅을위한 메커니즘으로 단순화 된 Kalman 필터를 사용합니다.

첫해 그룹 프로젝트 :ONS (Twitter)

배치 : 

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