Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Profilo A: Sviluppo di algoritmi MLEG; Profilo B: Applicazioni di algoritmi MLEG applicati a stati finali a multiparticelle; Profilo C: Applicazioni di algoritmi MLEG applicati a ricerca di Materia Oscura |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Profile A: Development of MLEG; Profile B: Application of MLEG algorithms to highly-correlated multiparticle; Profile C: Application of MLEG algorithms to Dark Matter |
| G.S.D. | 02/PHYS-02 - FISICA TEORICA DELLE INTERAZIONI FONDAMENTALI, MODELLI, METODI MATEMATICI E APPLICAZIONI |
| S.S.D | PHYS-02/A - Fisica teorica delle interazioni fondamentali, modelli, metodi matematici e applicazioni |
| Descrizione sintetica in italiano | Si propone lo sviluppo di nuovi approcci per realizzare Generatori di Eventi basati su algoritmi di Machine Learning (MLEG). Sono previsti tre profili per realizzare: A) lo sviluppo di MLEG per la fisica nucleare e particellare; B) l’applicazione a processi di interesse fisico per la fisica adronica, dove le particelle nello stato finale hanno correlazioni non banali che devono essere riprodotte con estrema precisione dagli algoritmi generativi; C) l’applicazione alla ricerca di Materia Oscura, dove la flessibilità degli algoritmi generativi permette di studiare la risposta del rivelatore a diversi modelli di interazione, e può essere estesa all’interazione con neutrini, e alla classificazione dei due tipi di evento. Le attività richiedono un approccio attento all'ottimizzazione dei modelli per l'esecuzione su grandi quantità di dati, con una particolare attenzione alla gestione dell'incertezza e all'adattamento alle specificità di ciascun esperimento. |
| Descrizione sintetica in inglese | We propose to develop new approaches to design Event Generators based on Machine Learning algorithms (MLEG). We look for three candidates: A) to develop of MLEG for nuclear and particle physics; B) to apply to processes of physical interest for hadronic physics, where the particles in the final state have non-trivial correlations that must be reproduced with extreme precision by generative algorithms; C) to apply to Dark Matter searches, where the flexibility of the generative algorithms makes it easier to study the response of the detector to different interaction models, and can be extended to the interaction with neutrinos, and to the classification of the two types of events. The activities require a careful approach to optimizing models to run on large amounts of data, with particular attention to managing uncertainty and adapting to the specifics of each experiment. |
| Data del bando | 10/12/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 3 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unime.it/bandi/procedura-selettiva-di-valutazione-comparativa-titoli-e-esami-il-conferimento-di-n-3-0 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Messina |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Messina |
| Sito web | https://www.unime.it/bandi/procedura-selettiva-di-valutazione-comparativa-titoli-e-esami-il-conferimento-di-n-3-0 |
| gbarbera@unime.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/01/2025 - alle ore 00:00 |
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