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Concours

CD - 21/07/2014

Le machine learning sur les traces du boson de Higgs

Inria est partenaire du HiggsML, challenge d’apprentissage automatique qui vise à repérer le signal de cette particule dans les résultats de collisions à haute énergie réalisées au Cern.

Il y a deux ans la découverte du boson de Higgs faisait la une. Cette particule élémentaire disposait enfin d’une masse et dans la foulée le prix Nobel de physique 2013 était attribué à Peter Higgs et François Englert, co-découvreurs avec feu Robert Brout. Une nouvelle aventure commençait pour mesurer et comprendre les caractéristiques du boson et déterminer si sa nature unique s’inscrit dans le modèle standard des lois de la physique.

Sur cette voie, l'expérience Atlas au grand collisionneur de hadrons (LHC) du Cern recherche de nouvelles particules en procédant à des collisions frontales de photons à très haute énergie. Et récemment, Atlas a permis d’observer un signal de boson de Higgs se désintégrant en deux particules tau. Une piste intéressante pour mieux connaître le boson, car une propriété essentielle de toute particule est sa quantité de désintégrations en d'autres particules.

Mais la désintégration du boson est un petit signal noyé dans le bruit de fond. D’où l’idée de plusieurs organisations, dont l’expérience Atlas et Inria, de lancer le challenge pour le machine learning du boson de Higgs.  Le machine learning (ou apprentissage automatique) est la discipline scientifique concernée par le développement, l'analyse et l'implémentation de méthodes automatisables qui permettent à une « machine » (au sens large) d'évoluer grâce à un processus d'apprentissage, et ainsi de remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classiques. C’est la première fois que l'expérience Atlas rend publique une partie des données de simulation utilisées par les physiciens pour optimiser une analyse.

A la recherche des particules tau

Le but de ce challenge est d'explorer le potentiel des méthodes d'apprentissage automatique de pointe pour améliorer l'analyse des données produites par l'expérience Atlas. Au delà, il vise à promouvoir la collaboration entre physiciens des hautes énergies et informaticiens spécialistes de l’apprentissage automatique.

Pour relever ce défi, aucune connaissance de la physique des particules n’est nécessaire. En utilisant des données simulées avec des fonctionnalités caractéristiques des événements détectés par Atlas, la mission consiste à classer les événements en «désintégration en particules tau d'un boson de Higgs » ou en «bruit de fond».

Le challenge se déroule de mi-mai à septembre 2014. Il est doté de trois prix de plusieurs milliers de dollars; en outre, les auteurs des méthodes les plus intéressantes pourront être invités au Cern pour discuter de leurs résultats avec des physiciens des hautes énergies. Une opportunité, par les machines, pour l’humanité, d’améliorer notre compréhension de l’univers.

Pour en savoir plus, et pour participer : https://www.kaggle.com/c/higgs-boson

Mots-clés : Boson Physique des particules CERN Machine learning

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