Uso de técnicas de Machine Learning en el experimento CMS
DOI:
https://doi.org/10.22201/fesa.figuras.2020.1.3.121Palabras clave:
Machine Learning, física experimental de partículas, Large Hadron Collider, Compact Muon Solenoid experiment, aprendizaje automatizadoResumen
La física experimental de partículas se encuentra en una era dorada llena de retos tecnológicos. Para superarlos, las grandes colaboraciones del LHC (Large Hadron Collider) han implementado técnicas de Machine Learning en sus operaciones con resultados impresionantes. En este documento se resumen algunas de las aplicaciones principales del aprendizaje automatizado, en particular de las redes neuronales artificiales, en el experimento CMS (Compact Muon Solenoid). Además, se resalta la importancia del trabajo colaborativo e interdisciplinario para la correcta implementación e interpretación de estas técnicas de análisis. El objetivo del presente trabajo consiste en despertar el interés por estos temas entre los miembros de las comunidades de física de partículas y ciencias de la computación, con el fin de ampliar las posibilidades de trabajos de investigación conjuntos.
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