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Usando técnicas de Machine Learning para entender partículas elementales

Detalles del evento


Ponente: Dr. Roger José Hernández Pinto.

Fecha: Martes 14 de febrero 2023.

Hora: 12:00 pm. - 13:00 pm. (UTC-6)

Seminario virtual por zoom.
Reunión ID: 878 5755 5123

Código: 54548

Semblanza del ponente


Dr. Roger José Hernández Pinto es ingeniero Físico graduado en la Universidad Autónoma de Yucatán. Maestría y Doctorado en Ciencias con especialidad en Física por el CINVESTAV-Zacatenco.

 

Postdoctorados en la Universidad de Buenos Aires, Argentina y el Instituto de Física Corpuscular en Valencia, España. Intereses: Física en colisionadores hadrónicos, Física Hadrónica, Teoría Cuántica de Campos y Física Matemática. Adscripción actual: Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas, Universidad Autónoma de Sinaloa.

 

Póster


Acerca de la actividad


Describir la dinámica de las partículas elementales en los colisionadores a altas energías es una tarea complicada, matemática, física y computacionalmente. Descubrir o rechazar hipótesis de partículas es una de las tareas que día a día trabajan para esclarecer la naturaleza de los elementos más fundamentales de la materia.  Actualmente, existen técnicas para describir la estructura interna de partículas compuestas, como el caso del protón, y en su mayoría dependen de los modelos físicos. Motivados  por las técnicas modernas de Machine Learning, en esta charla se presenta una forma de entender las interacciones a altas energías usando redes neuronales.

Vídeo


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