Département de Physique Nucléaire

Cette proposition vise à développer et améliorer les futures performances de trajectographie de lexpérience LHCb au Grand collisionneur de hadrons (LHC) via l’étude de divers algorithmes basés sur lapprentissage machine automatique. Parmi les systèmes de trajectographie de LHCb, le sous-détecteur Upstream Tracker (UT) joue un rôle crucial dans la réduction du taux de fausses traces reconstruites dès les premières étapes du processus de reconstruction. Dans loptique de pouvoir mener à bien les futures études de désintégrations rares de particules, la violation CP dans le Modèle standard, et létude du plasma de Quark et Gluon dans les collisions Pb-Pb, une trajectographie précise dans LHCb est obligatoire.

Avec les mises à jour du détecteur prévues dici 2035 et laugmentation anticipée des taux de données, les méthodes de trajectographie traditionnelles risquent de ne pas répondre aux exigences computationnelles, notamment dans les collisions noyau-noyau où des milliers de particules sont produites. Durant la thèse, nous explorerons une gamme de techniques basées sur lapprentissage machine automatique, comme celles déjà appliquées avec succès dans le Vertex Locator (VELO) de LHCb, pour améliorer la performance de trajectographie de lUT. En appliquant des méthodes variées, nous visons à améliorer la reconstruction des trajectoires aux premiers stades de la reconstruction, accroître lefficacité de trajectographie et réduire le taux de fausses traces. Parmi ces techniques, les réseaux de neurones graphiques (Graph Neural Networks, GNN) représentent une option particulièrement prometteuse grâce à lexploitation des corrélations spatiales et temporelles des hits du détecteur.

Cette exploration de nouvelles méthodes impliquera des développements adaptés au matériel hardware, qu’il s’agisse de GPU, CPU ou FPGA, tous potentiellement présent dans larchitecture de reconstruction du futur LHCb. Nous comparerons les différents algorithmes par rapport aux méthodes de trajectographie actuelles afin de quantifier les améliorations en termes de performance, de scalabilité et defficacité computationnelle. De plus, nous prévoyons d’intégrer les algorithmes les plus performants au sein du logiciel de LHCb de de garantir leur compatibilité avec les pipelines de données existants.

Les collisions dions lourds offrent une opportunité unique détudier le plasma de quarks et de gluons (QGP), un état exotique de la matière dans lequel les quarks et les gluons ne sont plus confinés dans les hadrons, et qui aurait existé quelques microsecondes après le Big Bang. Parmi les sondes clés pour létude du QGP figurent les quarks charmés. En effet, ces derniers conservent lhistoire de leurs interactions avec le QGP, les rendant essentiels pour comprendre les propriétés du QGP. La production de quarks charmés et leurs interactions avec le QGP sont étudiées à travers les mesures des hadrons, mésons et baryons contenant au moins un quark ou antiquark charm, tels que les mésons D0 ou les baryons Lambda_c. Cependant, le processus dhadronisation — la manière dont les quarks charm se confinent dans des baryons ou mésons incolores — reste encore mal compris.

Une approche prometteuse pour approfondir la compréhension de lhadronisation des quarks charmés réside dans la mesure de leur écoulement elliptique, une mesure de corrélations angulaires à longue distance, une signature des effets collectifs dus à la thermalisation du QGP. En comparant lécoulement elliptique des mésons D0 et des baryons Lambda_c, sensible aux propriétés du milieu créé, les chercheurs peuvent approfondir leurs connaissance sur le mécanisme dhadronisation des quarks charmés.

Pour mesurer cet écoulement elliptique, létudiant.e sélectionné.e développera une méthode innovante exploitant pleinement les capacités du détecteur LHCb. Cette méthode, jamais appliquée auparavant, permet une interprétation plus intuitive et théoriquement robustes des mesures découlement elliptique par rapport aux méthodes traditionnelles. Le/la candidat.e adaptera cette technique pour le détecteur LHCb afin de mesurer, comparer et interpréter lécoulement elliptique des baryons charmés Lambda_c et des mésons D0 dans les nouvelles données PbPb collectés par LHCb en 2024.