Detector dobóson de Higgs
O bóson de Higgs aparece em cerca de uma colisão em um bilhão e se desintegra logo em seguida. Este modelo aprende a identificar esses eventos raros. Role para baixo para ver como funciona e experimente você mesmo.
role para explorar_As colisões
250.000 colisões do detector ATLAS, cada uma já rotulada como sinal (um Higgs) ou fundo (todo o resto). É com isso que o modelo aprende.
Escolha um limiar
O modelo dá a cada evento uma nota de 0 a 1, em que quanto maior, mais parecido com um Higgs. Você define o limiar: tudo acima dele é marcado como sinal. Arraste e observe o equilíbrio. Marque de menos e perde Higgs reais; marque demais e o fundo passa. A nota AMS (do inglês Approximate Median Significance, «significância mediana aproximada», a métrica da competição) recompensa o melhor equilíbrio.
Dois modelos
Treinei dois tipos de modelo com os mesmos exemplos e avaliei da mesma forma. As árvores com gradient boosting (XGBoost) ficaram um pouco à frente da rede neural (um perceptron multicamadas, ou MLP) aqui; comum nesse tipo de problema em formato de tabela.
O que mais importa
Estas são as medidas em que o modelo mais se apoiou. A massa estimada das duas partículas tau se destaca de longe, exatamente o que a física prevê.
DER_mass_transverse_met_lepDER_mass_MMCPRI_tau_ptDER_mass_visDER_deltaeta_jet_jetDER_pt_ratio_lep_tauDER_mass_jet_jetDER_met_phi_centralityDER_pt_hDER_deltar_tau_lepDER_prodeta_jet_jetPRI_lep_etaDER_mass_MMC é a estimativa do modelo para a massa combinada das duas partículas tau, de longe o indício mais forte de que uma colisão foi um Higgs.