Tobias Golling

Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para mejorar la detección de anomalías en la física de partículas.

Un nuevo método mejora la transformación de datasets usando flujos de normalización.

Un nuevo método mejora el análisis de datos en física de altas energías usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo enfoque para encontrar partículas más allá del Modelo Estándar.

Las corrientes estelares ofrecen información sobre la historia y dinámica de las galaxias.

Un enfoque novedoso para simulaciones eficientes de colisiones de partículas usando técnicas de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la detección de señales de nueva física de partículas de manera eficiente.

Una colección de jets simulados para avanzar en aplicaciones de aprendizaje automático en física de partículas.

Los investigadores mejoran las técnicas de modelado de partículas usando métodos de aprendizaje automático.

Los científicos usan machine learning para clasificar partículas pequeñas y mejorar la precisión de los modelos.