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Premi SIF 2022 assegnati a due giovanissimi collaboratori di ATLAS
Martino Tanasini (Università di Genova e INFN – Sezione di Genova) e Laura Pintucci (Università degli studi di Trieste e INFN, gruppo collegato di Udine) hanno vinto rispettivamente il primo premio e la menzione speciale come migliori comunicazioni nel settore della Fisica nucleare e subnucleare alla SIF 2022. https://www.sif.it/attivita/congresso/108/comunicazioni
Martino ha presentato due applicazioni delle Graph Neural Network – innovativi algoritmi di Deep Learning – all’identificazione di quark b e c prodotti dalle collisioni di protoni all’interno del rivelatore ATLAS. A causa del confinamento di colore, tali quark si osservano come jet di adroni non colorati. Le Graph Neural Network permettono non solo di migliorare fortemente le performance degli algoritmi precedenti, operando su una rappresentazione dei jet come grafi di tracce; ma anche di parametrizzare le performance degli algoritmi in funzione di molte variabili di interesse.
Così facendo, è possibile utilizzare più efficacemente i dati simulati che vengono utilizzati nelle misure di processi con adroni pesanti negli stati finali.
Laura ha presentato un’analisi (descritta qui) dei primi dati di collisioni protone-protone raccolti in questi primi mesi di Run3 di LHC con un’energia delle collisioni protone-protone pari a 13.6 TeV. L’analisi ha misurato la sezione d’urto di produzione di coppie di quark top-antitop (il quark più pesante all’interno del Modello Standard), e del rapporto con la sezione d’urto di produzione del bosone Z. Gli stati finali considerati sono caratterizzati dalla presenza di due leptoni di carica opposta: un elettrone e un muone nel caso di coppie top-antitop, mentre due elettroni o due muoni nel caso del bosone Z. Misurando un rapporto, diverse incertezze sistematiche si cancellano ed è possibile quindi testare con maggiore precisione le previsioni teoriche. Si tratta della prime misura di fisica di ATLAS con i nuovi dati del Run3 prodotti all’energia di 13.6 TeV.
Ancora complimenti a Laura e Martino!
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