Novel machine learning applications at the LHC

要約

機械学習 (ML) は素粒子物理学の分野で急速に成長している研究分野であり、CERN LHC では膨大な数の応用が行われています。
ML は、既存のアプローチを改善し、根本的に新しいアプローチを可能にする多用途ツールとして、素粒子物理学者が検索と測定を行う方法を変えました。
これらの議事では、LHC 実験における分類、高速シミュレーション、アンフォールディング、および異常検出の改善に関する新しい ML 技術と最近の結果について説明します。

要約(オリジナル)

Machine learning (ML) is a rapidly growing area of research in the field of particle physics, with a vast array of applications at the CERN LHC. ML has changed the way particle physicists conduct searches and measurements as a versatile tool used to improve existing approaches and enable fundamentally new ones. In these proceedings, we describe novel ML techniques and recent results for improved classification, fast simulation, unfolding, and anomaly detection in LHC experiments.

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