O objectivo do Centro de Competências em Simulação e Grandes volumes de Dados é fomentar uma colaboração eficiente entre os diferentes grupos do LIP que trabalham nestas áreas e aumentar a capacidade de explorar as competências existentes, tanto interna como externamente, na relação com a universidade e a indústria. Os diferentes grupos do LIP têm um leque de comptências variado na análise de dados e ferramentas de simulação, que inclui modelos de física, geradores de Monte Carlo, ferramentas de simulação de detectores, técnicas de processamento de grandes volumes de dados e "data-mining". A capacidade de beneficiar destas competências depende de atingirmos massa crítica, termos programas de formação concertados, explorarmos as sinergias entre grupos e identificarmos claramente as áreas chave em que o LIP pode contribuir.
O Centro de Competências iniciou a sua actividade em 2017, tendo como primeiras prioridades a identificação das competências técnicas em que os membros do LIP são especialistas, começar um programa de formação e estabelecer o plano de acção para os próximos anos.
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Quantum machine learning in HEP
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Autor(es): Pedro Carvalho, Bruna Salgado, Gabriel Domingues, Catarina Felgueiras
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2023-12-31
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Referência: LIP-STUDENTS-23-27
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Anomaly detection as a tool for discovery the unexpected at colliders
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Autor(es): Simão Silva Cardoso, Daniel Sousa, João Ferreira, Fábio Lucas Carneiro
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2023-12-31
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Referência: LIP-STUDENTS-23-26
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Fitting a Collider in a Quantum Computer: Tackling the Challenges of Quantum Machine Learning for Big Datasets
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Autor(es): Miguel Caçador Peixoto, Nuno Filipe Castro, Miguel Crispim Romão, Maria Gabriela Jordão Oliveira, Inês Ochoa
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Submissão: 2023-07-28, Aceitação: 2023-11-20, Publicação: 2023-12-15
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Referência: Front. Artif. Intell. 6 (2023) 1268852
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Berry: A code for the differentiation of Bloch wavefunctions from DFT calculations
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Autor(es): Leander Reascos, Fábio Carneiro, André Pereira, Nuno Filipe Castro, Ricardo Mendes Ribeiro
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Submissão: 2023-05-31, Aceitação: 2023-10-17, Publicação: 2023-10-27
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Referência: Computer Physics Communications 295 (2024) 108972
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