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Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas

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SimBigDat

Competence Centre on Simulation and Big Data


// Centros de Competência

Centros de Competência

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.

 
 

// Research Area
Física Experimental de Partículas com aceleradores
Contactos
Responsável de Grupo:  
Nuno Castro

nuno.castro@cern.ch


 


  • 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

  • Deep Learning for the Classification of Quenched Jets
  • Autor(es):  L. Apolinário, N. F. Castro, M. Crispim Romão, J. G. Milhano, R. Pedro, F. C. R. Peres
  • Submissão:  2021-06-18, Aceitação:  2021-11-16, Publicação:  2021-11-29
  • Referência:  JHEP11 (2021) 219   Ver publicação

  • A continuous integration and web framework in support of the ATLAS Publication Process
  • Autor(es):  Juan Pedro Araque Espinosa, Gabriel Baldi Levcovitz, Riccardo-Maria Bianchi, Ian Brock, Tancredi Carli, Nuno Filipe Castro, Alessandra Ciocio, Maurizio Colautti, Ana Carolina Da Silva Menezes, Gabriel De Oliveira da Fonseca, Leandro Domingues Macedo Alves, Andreas Hoecker, Bruno Lange Ramos, Gabriela Lemos Lúcidi Pinhão, Carmen Maidantchik, Fairouz Malek, Robert McPherson, Gianluca Picco, Marcelo Teixeira Dos Santos
  • Submissão:  2020-05-14, Aceitação:  2021-02-28, Publicação:  2021-05-11
  • Referência:  JINST 16 (2021) T05006   Ver publicação

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


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Ana Peixoto
Minho
Colaboradora

Céu Neiva
Minho
Investigadora Estudante

Gabriela Oliveira
Minho
Investigadora Estudante

Henrique Carvalho
Minho
Técnico

Inês Ochoa
Lisboa
Investigadora

Miguel Peixoto
Minho
Investigador Estudante

Miguel Romão
Minho
Investigador

Nuno Castro
Minho
Investigador

Tiago Antão
Lisboa
Investigador Estudante

Tiago Vale
Minho
Colaborador


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

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

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