Domain Generalization with Machine Learning in the NOvA Experiment

Le livre "Domain Generalization with Machine Learning in the NOvA Experiment" d'Andrew T.C. Sutton propose une étude approfondie de l'application des réseaux neuronaux à l'analyse des neutrinos. Il met en lumière les défis et les avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier en ce qui concerne l'identification des types de particules et la détermination de leurs énergies dans les détecteurs utilisés dans l'expérience NOvA sur les neutrinos. Cette expérience examine les variations d'un faisceau de neutrinos se déplaçant sur une distance d'environ 800 km à travers la Terre. Un thème central du livre est la nécessité de prendre en compte les incertitudes systématiques dans les simulations, qui sont cruciales pour l'analyse des données expérimentales. Cet ouvrage présente la première application de la généralisation de domaine adversaire en physique des hautes énergies, visant à augmenter la robustesse des analyses NOvA et à améliorer la signification des résultats expérimentaux.