1 sujet IRFU/DEDIP

Dernière mise à jour : 01-04-2020


««

• Physique des particules

 

Techniques d'intelligence artificielle avancées pour le sélecteur d'événements du détecteur CMS

SL-DRF-20-1004

Domaine de recherche : Physique des particules
Laboratoire d'accueil :

Département d’Electronique, des Détecteurs et d’Informatique pour la physique (DEDIP)

Systèmes Temps Réel, Electronique d’Acquisition et Microélectronique (STREAM)

Saclay

Contact :

Mehmet Ozgur SAHIN

Fabrice COUDERC

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2020

Contact :

Mehmet Ozgur SAHIN
CEA - DRF/IRFU/DEDIP/STREAM

01 69 08 14 67

Directeur de thèse :

Fabrice COUDERC
CEA - DRF/IRFU/DPHP/CMS

01 69 08 86 83

Après une campagne de prise de données couronnée par la découverte du boson de Higgs, le Large Hadron Collider (LHC) du CERN sera l'objet d'une jouvence lui permettant d'atteindre des taux de collisions 10 fois supérieurs aux taux actuels. Le détecteur CMS sera en conséquence amélioré pour faire face à ces conditions de détections extrêmes et optimiser la reconstruction des événements, en particulier grâce à l'adjonction de calorimètres avant de haute granularité. Filtrer, enregistrer puis analyser les données issues de ces détecteurs constituera un défi d'envergure. Afin de tirer le meilleur parti des nouveaux détecteurs, les techniques modernes d'intelligence artificielle seront essentielles. Nous recherchons un étudiant enthousiaste qui étudiera les différentes approches possibles en matière d'apprentissage automatique pouvant être mises en oeuvre par l'intermédiaire de puces FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) et ainsi permettre une reconstruction et un filtrage ultra-rapide de cet immense flot de données.

 

Retour en haut