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Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas

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L I P [PARTICLES AND TECHNOLOGY]

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.

Simulation

In 2017, the Simulation branch of the competence center undertook a survey of the GEANT4 competences at LIP. The following items were identified:


  • LIP is a member of the GEANT4 collaboration for more than 10 years, accumulating an important expertise, both from the user and developer points of view, with an important know-how beyond applications development;
  • LIP members hold expertise in several GEANT4 kernel categories;
  • There is a potential to increase LIP’s contribution to the GEANT4 toolkit;
  • LIP members undertake teaching activities in MSc and PhD level courses with some emphasis in GEANT4.

Big Data

The Big Data branch of the competence center developed a survey of the big-data and machine learning competences at LIP, and the following items were identified:


  • Development of multivariate data analysis using advanced techniques (e.g. boosted decision trees, shallow and deep neural networks and principal component analysis);
  • Expertise in modern tools used in HEP and beyond it (e.g. TMVA, Octave, Keras, SK-learn, Pandas, Theano, Tensorflow);
  • Expertise in advanced methods for training and validation of multivariate analysis (e.g. use of accelerators such as GPUs, distributed training and cross-validation);
  • Expertise in complex file systems and tools to deal with large volumes of data.
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Cloud Computing

O serviço é vocacionado para aplicações que não se enquadrem nos paradigmas de computação HTC ou HPC.

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HTC Computing

Processamento sequencial de elevado débito.

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HPC Computing

Processamento paralelo de elevado desempenho.

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Suporte

Email: helpdesk@incd.pt




  • Exploring parameter spaces with artificial intelligence and machine learning black-box optimization algorithms
  • Autor(es):  Fernando Abreu de Souza, Miguel Crispim Romão, Nuno Castro, Mehraveh Nikjoo, Werner Porod
  • Submissão:  2022-07-04, Aceitação:  2023-01-10, Publicação:  2023-02-06
  • Referência:  Phys. Rev. D 107, 035004   Ver publicação

  • Fitting a Collider in a Quantum Computer: Tackling the Challenges of Quantum Machine Learning for Big Datasets
  • Autor(es):  Miguel Caçador Peixoto, Nuno Filipe Castro, Miguel Crispim Romão, Maria Gabriela Jordão Oliveira, Inês Ochoa
  • Submissão:  2022-11-06, Aceitação:  2022-11-06, Publicação:  2022-11-06
  • Referência:  arXiv:2211.03233  

  • Search for New Phenomena in the Top quark sector using Anomaly Detection
  • Autor(es):  Inês Pinto, Joan Kladnik
  • Submissão:  2022-11-01, Aceitação:  2022-11-01, Publicação:  2022-11-01
  • Referência:  LIP-STUDENTS-22-14   Ver publicação

  • Anomaly Detection in all hadronic boosted final states
  • Autor(es):  Junda Tong
  • Submissão:  2022-10-10, Aceitação:  2022-10-10, Publicação:  2022-10-10
  • Referência:  LIP-STUDENTS-22-02   Ver publicação

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  • ANTS
  •  Anger camera-type detector simulation and experimental data processing tools.
  •     website


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  • Excitações em materiais quânticos 2D/INL
  • Código:  PTDC/FIS-MAC/2045/2021
  • Datas Data início:  2022-01-01 Data fim:  2024-12-31
  • Financiamento:  18,750.00 €  

  • QML-HEP: Exploring quantum machine learning as a tool for present and future high-energy colliders
  • Código:  CERN/FIS-COM/0004/2021
  • Datas Data início:  2022-02-01 Data fim:  2024-01-31
  • Financiamento:  30,000.00 €  

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