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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Differentiable Vertex Fitting for Jet Flavour Tagging
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Autor(es): Rachel E. C. Smith, Inês Ochoa, Rúben Inácio, Jonathan Shoemaker, Michael Kagan
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2024-09-25
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Referência: PHYSICAL REVIEW D 110, 052010 (2024)
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Dataset for flavour tagging R&D
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Autor(es): Inês Ochoa
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2024-08-20
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Referência: zenodo.13350327
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Simulation-based inference in the search for CP violation in leptonic WH production
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Autor(es): R. Barrué, P. Conde Muíño, V. Dao, R. Santos
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Submissão: 2023-08-09, Aceitação: 2024-03-13, Publicação: 2024-04-03
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Referência: J. High Energ. Phys. 2024, 14
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Jet substructure observables for jet quenching in Quark Gluon Plasma: a Machine Learning driven analysis
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Autor(es): Miguel Crispim Romão, José Guilherme Milhano, Marco van Leeuwen
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Submissão: 2023-04-14, Aceitação: 2023-12-21, Publicação: 2024-01-18
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Referência: SciPost Phys. 16, 015 (2024)