Relatore
Descrizione
Dopo la scoperta del bosone di Higgs al LHC del CERN di Ginevra, molta attenzione è stata dedicata alla ricerca di nuove risonanze bosoniche ad alta massa. L'uso di tecniche di Machine Learning combinate con metodi di anomaly detection rappresenta un approccio innovativo, che consente una ricerca indipendente dai modelli per nuove risonanze. I grafi e le Graph Neural Networks (GNN) vengono impiegati per ricerche basate su Anomaly Detection (Graph Anomaly Detection). Le GNN si sono dimostrate molto promettenti. Vengono riportati i primi risultati ottenuti con il dataset LHC Olympics, insieme alle loro applicazioni iniziali per la ricerca di risonanze dibosoniche ad alta massa in stati finali completamente adronici, utilizzando collisioni pp a √s = 13 TeV con il rivelatore ATLAS.
