סוג האירוע

בחר הכל

הרצאות פומביות

קולוקוויום

סמינרים

כנסים וימי עיון

מועדון IAP

מבחן/תחרות

צהרי יום א'

הרצאות לקהל הרחב

ימים פתוחים וייעוץ

טקסים ואירועים מיוחדים

תחום האירוע

בחר הכל

הפקולטה למדעים מדויקים

ביה"ס למדעי המתמטיקה

ביה"ס לפיזיקה ולאסטרונומיה

המועדון האסטרונומי

ביה"ס לכימיה

מרכז לחקר אינטראקציות אור חומר

פרס סאקלר במדעים הפיזיקליים - כימיה

סימפוזיונים והרצאות מיוחדות

החוג למדעי כדור הארץ

ביה"ס למדעי המחשב

ביה"ס למדעי כדור הארץ

החוג ללימודי הסביבה

קולוקוויום בפיזיקה: Particle Physics meets Machine Learning

Prof. Jesse Thaler, MIT

09 בנובמבר 2020, 16:00 
Zoom: https://weizmann.zoom.us/j/93903178346?pwd=VUJNa0Z1NkZhZDhjTnRXeVVGbEszUT09 
קולוקוויום בפיזיקה

Zoom: https://weizmann.zoom.us/j/93903178346?pwd=VUJNa0Z1NkZhZDhjTnRXeVVGbEszUT09

 

Abstract: 

Modern machine learning has had an outsized impact on many scientific fields, and particle physics is no exception.  What is special about particle physics, though, is the vast amount of theoretical and experimental knowledge that we already have about many problems in the field.  In this colloquium, I present two cases studies involving quantum chromodynamics (QCD) at the Large Hadron Collider (LHC), highlighting the fascinating interplay between theoretical principles and machine learning strategies.  First, by cataloging the space of all possible QCD measurements, we (re)discovered technology relevant for self-driving cars. Second, by quantifying the similarity between two LHC collisions, we unlocked a class of nonparametric machine learning techniques based on optimal transport. In addition to providing new quantitative insights into QCD, these techniques enable new ways to visualize data from the LHC.

 

 

מארגן האירוע: פרופ' חיים סוכובסקי

 

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות, נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>
אוניברסיטת תל-אביב, ת.ד. 39040, תל-אביב 6997801
UI/UX Basch_Interactive