Rolling Ohms dans ENPH 253

Chaque été, le cours ENPH 253 de l’École de physique appliquée de l’UBC lance des équipes de quatre personnes dans un sprint de six semaines : concevoir un robot totalement autonome chargé de rapatrier des « animaux » (des toutous) vers une zone sécurisée. Notre robot Rolling Ohms suivait la ligne à l’IR, saisissait les peluches amies avec un bras à servos, et catapultait les bestioles dangereuses grâce à des volants en TPU tournant à ~50 km/h, capables d’atteindre 2,5 m de hauteur.

Résumé

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.