{"id":2383,"date":"2023-03-22T13:48:07","date_gmt":"2023-03-22T12:48:07","guid":{"rendered":"https:\/\/web.infn.it\/atlas\/?p=2383"},"modified":"2023-03-22T13:48:08","modified_gmt":"2023-03-22T12:48:08","slug":"premi-sif-2022-assegnati-a-due-giovanissimi-collaboratori-di-atlas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/web.infn.it\/atlas\/premi-sif-2022-assegnati-a-due-giovanissimi-collaboratori-di-atlas\/","title":{"rendered":"Premi SIF 2022 assegnati a due giovanissimi collaboratori di ATLAS"},"content":{"rendered":"\n

Martino Tanasini (Universit\u00e0 di Genova<\/a> e INFN – Sezione di Genova<\/a>) e Laura Pintucci (Universit\u00e0 degli studi di Trieste<\/a> 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<\/a><\/p>\n\n\n

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Schema dei jets. In rosso jet da quark leggeri, in blu jet da beauty quark<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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. <\/p>\n\n\n

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Reiezione rispetto a jet da quark da charm (quark leggeri) a sinistra (destra) in funzione dell’efficienza di b-tagging per diversi algoritmi di b-tagging. Gli algoritmi GN1 e GN1 Lep sono stati presentati in questo lavoro<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Cos\u00ec facendo, \u00e8 possibile utilizzare pi\u00f9 efficacemente i dati simulati che vengono utilizzati nelle misure di processi con adroni pesanti negli stati finali.<\/p>\n\n\n

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Distribuzione dell’impulso del muone negli eventi raccolti (pallini) confrontato con le distribuzioni attese (istogrammi) (da http:\/\/cds.cern.ch\/record\/2842916)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Laura ha presentato un’analisi (descritta qui<\/a>) 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 pi\u00f9 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 \u00e8 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.<\/p>\n\n\n

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Rapporto misurato tra sezioni d’urto di produzione di coppie top-antitop con la sezine d’urto di produzione del bosone Z a 13.6 TeV (da http:\/\/cds.cern.ch\/record\/2842916 )<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Ancora complimenti a Laura e Martino!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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