Searching for supersymmetry using deep learning with the ATLAS detector

Le Modèle Standard de la physique des particules (MS) est une théorie fondamentale de la nature dont la validité a été largement établie par diverses expériences. Par contre, quelques problèmes théoriques et expérimentaux subsistent, ce qui motive la recherche de théories alternatives. La Supersymétrie (SUSY), famille de théories dans laquelle une nouvelle particule est associée à chaque particules du MS, est une des théories ayant les meilleures motivations pour étendre la portée du modèle. Par exemple, plusieurs théories supersymétriques prédisent de nouvelles particules stables et interagissant seulement par la force faible, ce qui pourrait expliquer les observations astronomiques de la matière sombre. La découverte de SUSY représenterait aussi une importante étape dans le chemin vers une théorie unifiée de l'univers. Les recherches de supersymétrie sont au coeur du programme expérimental de la collaboration ATLAS, qui exploite un détecteur de particules installé au Grand Collisioneur de Hadrons (LHC) au CERN à Genève, mais à ce jours aucune preuve en faveur de la supersymétrie n'a été enregistrée par les présentes analyses, largement basées sur des techniques simples et bien comprises. Cette thèse documente l'implémentation d'une nouvelle approche à la recherche de particules basée sur l'apprentissage profond, utilisant seulement les quadri-impulsions comme variables discriminatoires; cette analyse utilise l'ensemble complet de données d'ATLAS enregistré en 2015-2018. Les problèmes de la naturalité du MS et de la matière sombre orientent la recherche vers les partenaires supersymétriques du gluon (le gluino), des quarks de troisième génération (stop et sbottom), ainsi que des bosons de gauge (le neutralino). Plusieurs techniques récentes sont employées, telles que l'utilisation directe des quadri-impulsions reconstruites à partir des données enregistrées par le détecteur ATLAS ainsi que la paramétrisation d'un réseau de neurone avec les masses des particules recherchées, ce qui permet d'atteindre une performance optimale quelle que soit l'hypothèse de masses. Cette méthode améliore la signification statistique par un facteur 85 par rapport au dernier résultat d'ATLAS pour certaines hypothèses de masses, et ce avec la même luminosité. Aucun excès signifif au-delà du Modèle Standard n'est observé. Les masses du gluino en deçà de 2.45 TeV et du neutralino en deça de 1.7 TeV sont exclues à un niveau de confiance de 95%, ce qui étend largement les limites précédentes sur deux modèles de productions de paires de gluinos faisant intervenir des stops et des sbottoms, respectivement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.