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Tipologia
Tesi sperimentale
Argomento
Sviluppo di algoritmi di Machine Learning per l’identificazione di adroni leggeri in ITS con l’esperimento ALICE
Disponibile dal
02/05/2023
Presso
Dipartimento di Fisica - CERN
Altre informazioni

I rivelatori MAPS che costituiscono l'Inner Tracking System dell'esperimento ALICE hanno lettura puramente digitale e non permettono l'estrapolazione dell'informazione di perdita di energia per unità di lunghezza utile per l'identificazione delle particelle.

La tesi riguarda lo sviluppo di metodi per la PID basati sulla correlazione tra dimensione del cluster e perdita di energia, sfruttando una presa dati speciale all'LHC per la calibrazione in tempo e energia della risposta del sensore ALPIDE.

Tecniche basate sul Machine Learning verranno applicate per la Particle Identification.

La tesi è rivolta a studenti di laurea magistrale con competenze di computing (o interessati ad acquisirle) e interessati allo sviluppo di sensori innovativi per le future applicazioni a collider, satelliti e di imaging diagnostico. 

 

Stato
Disponibile

Rivolgersi a:

Docente
Stefania Beolè
Email
stefania.beole@unito.it
Telefono
011-670 7368
Ultimo aggiornamento: 11/04/2023 16:25
Location: https://fisica.campusnet.unito.it/robots.html
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