Simulation du calorimètre électromagnétique de ATLAS à l'aide de réseaux antagonistes génératifs et mesure au LHC des couplages du boson de Higgs hors résonance par inférence sans fonction de vraisemblance

Simulation of the ATLAS electromagnetic calorimeter using generative adversarial networks and likelihood-free inference of the offshell Higgs boson couplings at the LHC

• Auteur / Autrice : Aishik Ghosh
• Direction : David Rousseau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique des particules
• Date : Soutenance le 13/11/2020
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, hadrons, énergie et noyau : instrumentation, imagerie, cosmos et simulation (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de physique des deux infinis Irène Joliot-Curie (Orsay ; 2020-....)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Marie-Hélène Schune
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Isabelle Wingerter Seez, Maurizio Pierini, Tilman Plehn, Danilo Jimenez Rezende, Glen Cowan
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Isabelle Wingerter Seez, Maurizio Pierini
• DOI : 10.70675/ce27deddz70bez4b77z8e0czeb037d4fe71f

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bosons de Higgs

Intelligence artificielle

Théorie de l'estimation

Expérience ATLAS

Mots clés libres

Boson de Higgs hors résonance

Intelligence artificielle

Inférence sans fonction de vraisemblance

Modèles génératifs

CERN

Particule virtuelle

Generative Models

Artificial Intelligence

Higgs Boson

Likelihood-Free Inference

Virtual Particle

CERN

Résumé

Depuis la découverte du boson de Higgs en 2012, les expériences du LHC testent les prévisions du modèle standard avec des mesures de haute précision. Les mesures des couplages du boson de Higgs hors résonance permettront d'éliminer certaines dégénérescences qui ne peuvent pas être résolues avec les mesures sur résonance, comme la sonde de la largeur du boson de Higgs, ce qui pourrait donner des indications pour la nouvelle physique. Une partie de cette thèse se concentre sur la mesure des couplages hors résonance du boson de Higgs produit par la fusion du boson vecteur et se décomposant en quatre leptons. Ce canal de désintégration offre une occasion unique de sonder le boson de Higgs dans son régime hors résonance grâce à des sections efficaces augmentées au-delà de 2Mz (deux fois la masse du boson Z) de la région des quatre leptons. L'importante interférence quantique entre le signal et les processus de fond rend le concept d'''étiquettes de classe'' mal défini, et pose un défi aux méthodes traditionnelles et aux modèles génériques de classification par apprentissage machine utilisés pour optimiser une mesure de la force du signal. Une nouvelle famille de stratégies d'inférence sans fonction de vraisemblance basées sur l'apprentissage machine, qui exploitent des informations supplémentaires pouvant être extraites du simulateur, a été adaptée à un problème de mesure de la force du signal. L'étude montre des résultats prometteurs par rapport aux techniques de base sur un ensemble de données de simulation rapide avec Delphes. Dans ce contexte, on a également introduit le réseau aspiration, un algorithme d'adverse amélioré pour la formation tout en maintenant l'invariance par rapport aux caractéristiques choisies. Les mesures de l'expérience ATLAS reposent sur de grandes quantités de données simulées précisément. Le logiciel de simulation actuel de Geant4 est trop coûteux en termes de calculs pour supporter la grande quantité de données simulées nécessaires aux analyses futures prévues. Autre partie de cette thèse se concentre sur une nouvelle approche de la simulation rapide utilisant un réseau advers génératif (GAN). La simulation de gerbe en cascade du calorimètre complexe d'ATLAS est la partie la plus lente de la chaîne de simulation utilisant Geant4. Son remplacement par un réseau de neurones qui a appris la distribution de probabilité des gerbes de particules en fonction des propriétés des particules incidentes et de la géométrie locale du détecteur augmente la vitesse de simulation de plusieurs ordres de grandeur, même sur des CPU à cœur unique, et ouvre la porte à une accélération supplémentaire sur les GPU. L'intégration dans le logiciel ATLAS permet pour la première fois de faire des comparaisons réalistes avec des simulations rapides paramétrées ''à la main''. L'étude est réalisée sur une petite section du détecteur (0,20<|η|<0,25) en utilisant des photons et compare les distributions en utilisant des échantillons simulés par le modèle autonome ainsi qu'après intégration dans le logiciel ATLAS avec des échantillons Geant4 entièrement simulés. Des leçons importantes sur les mérites et les inconvénients des différentes stratégies, profitent à l'objectif ultime de simuler l'ensemble du calorimètre ATLAS avec des modèles générateurs profonds. L'étude révèle également un problème inhérent à le GAN de Wasserstein basé sur une pénalité de gradient, et propose une solution.

Since the discovery of the Higgs boson in 2012, experiments at the LHC have been testing Standard Model predictions with high precision measurements. Measurements of the off-shell couplings of the Higgs boson will remove certain degeneracies that cannot be resolved with the current on-shell measurements, such as probing the Higgs boson width, which may lead to hints for new physics. One part of this thesis focuses on the measurement of the off-shell couplings of the Higgs boson produced by vector boson fusion and decaying to four leptons. This decay channel provides a unique opportunity to probe the Higgs in its off-shell regime due to enhanced cross-sections beyond 2Mz (twice the mass of the Z boson) region of the four lepton mass. The significant quantum interference between the signal and background processes renders the concept of `class labels' ill-defined, and poses a challenge to traditional methods and generic machine learning classification models used to optimise a signal strength measurement. A new family of machine learning based likelihood-free inference strategies, which leverage additional information that can be extracted from the simulator, were adapted to a signal strength measurement problem. The study shows promising results compared to baseline techniques on a fast simulated Delphes dataset. Also introduced in this context is the aspiration network, an improved adversarial algorithm for training while maintaining invariance with respect to chosen features. Measurements in the ATLAS experiment rely on large amounts of precise simulated data. The current Geant4 simulation software is computationally too expensive to sustain the large amount of simulated data required for planned future analyses. The other part of this thesis focuses on a new approach to fast simulation using a Generative Adversarial Network (GAN). The cascading shower simulation of the complex ATLAS calorimeter is the slowest part of the simulation chain using Geant4. Replacing it with a neural network that has learnt the probability distribution of the particle showers as a function of the incident particle properties and local detector geometry increases the simulation speed by several orders of magnitude, even on single core CPUs, and opens to door the further speed up on GPUs. The integration into the ATLAS software allows for the first time to make realistic comparisons to hand-designed fast simulation frameworks. The study is performed on a small section of the detector (0,20<|η|<0,25) using photons and compares distributions using samples simulated by the model standalone as well as after integration into the ATLAS software against fully simulated Geant4 samples. Important lessons on the merits and demerits of various strategies, benefit the ultimate goal of simulating the entire ATLAS calorimeter with a few deep generative models. The study also reveals an inherent problem with the popular gradient penalty based Wasserstein GAN, and proposes a solution.