La reconstruction énergétique dans le calorimètre ATLAS consiste à associer les dépôts d’énergie des particules dans le calorimètre avec la particule qui les a causés. C’est une étape cruciale pour identifier les particules et reconstruire l’événement qui les a produites. Les méthodes actuelles de reconstruction reposent sur des algorithmes dont la complexité croît de manière quadratique, ce qui pose un défi pour la mise à niveau du LHC haute luminosité (HL-LHC), qui promet une augmentation significative du nombre de collisions par événement et, par conséquent, de la complexité de chaque événement. Travaillant sous la direction du Dr Max Swiatlowski, j’applique PointNet et d’autres approches d’apprentissage automatique à la reconstruction énergétique dans le calorimètre ATLAS.
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