Banca de QUALIFICAÇÃO: VITOR PAULO CAMPISTA NUNES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : VITOR PAULO CAMPISTA NUNES
DATA : 23/05/2022
HORA: 15:00
LOCAL: https://meet.google.com/hqe-vqnv-yjp
TÍTULO:

Aplicação da Aprendizagem de Máquina no Potencial de Descoberta do Modelo Isotripleto Vetorial de Matéria Escura em Colisores de Múons

PALAVRAS-CHAVES:

Colisores de Múon, Aprendizagem de Máquina, Matéria Escura, Modelo Padrão, Modelo Isotripleto Vetorial de Matéria Escura

PÁGINAS: 51
RESUMO:

O Modelo Padrão (MP) das partículas elementares descreve com sucesso as partículas conhecidas e suas interações, com exceção da interação gravitacional. Apesar de seu reconhecido sucesso, o MP ainda apresenta algumas lacunas na descrição do mundo microscópico e das propriedades cosmológicas do universo, como por exemplo, a natureza da Matéria Escura (ME). Portanto, é um grande desafio da Física de Partículas a busca por uma partícula candidata à ME. Uma hipótese com grande aceitação é a de que a ME seja constituída por partículas massivas interagindo fracamente (WIMP's). Muitos modelos têm sido propostos considerando a inclusão de candidatos a WIMP com o objetivo de estender o  grupo de simetria do MP. Neste trabalho, pretende-se estudar uma extensão simples do MP que adiciona como única componente nova, um campo massivo de spin 1, conhecido como Modelo Isotripleto Vetorial de Matéria Escura (MIVME). O modelo possui dois parâmetros livres: a massa do campo vetorial e um acoplamento ao Higgs. Pretende-se abordar portanto, o potencial de descoberta de partículas de ME através da implementação do MIVME em futuros colisores de Múons. Para a separação de eventos de interesse e eventos de fundo, será utilizada uma nova estratégia a partir das técnicas de Aprendizado de Máquina (AM).

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1552299 - EDSON WANDER DIAS
Interno - 1672479 - LIZARDO HENRIQUE CERQUEIRA MOREIRA NUNES
Presidente - 364974 - MARIA ALINE BARROS DO VALE