Gregor Kasieczka

Les chercheurs utilisent l'apprentissage machine pour améliorer la détection d'anomalies en physique des particules.

CATHODE propose une nouvelle façon de dénicher des particules dans les expériences de collisionneurs.

Une étude révèle que les arbres de décision boostés excellent dans des environnements de données bruyantes pour la détection d'anomalies.

Sophon améliore la recherche de nouvelles particules lourdes au LHC grâce à un apprentissage profond avancé.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour analyser des modèles de physique complexes au-delà du Modèle Standard.

Des scientifiques trouvent de meilleures façons de repérer des signaux rares dans les données.

L'apprentissage profond propulse la recherche en physique des particules avec l'énorme dataset AspenOpenJets.