Generate Modelling in High Energy Physics

Abstract

Monte Carlo simulations are an important tool in high-energy physics, e.g. to test the predictions of theory models or to infer a priori unknown parameters of the models. However, these simulations demand a substantial amount of computational resources. Thus, this thesis explores the viability of neural-network-based generative models for the CMS experiment at the LHC. The upcoming upgrades of the LHC further challenge the available computing budget of the collaboration in the near future, as these upgrades are expected to substantially increase the number of recorded collisions, necessitating a corresponding expansion in Monte Carlo simulation. For the CMS experiment, the simulation of a single event currently requires approximately two minutes. However, the required time is further expected to at least double, due to upgrades of the CMS detector. This increase is mainly owed to the upgrade of the endcap calorimeters, where the resulting number of channels that need to be simulated will be significantly higher. First, studies on the high-energy physics community JetNet dataset are extensively discussed, and the performance of different generative models is compared. An attention-based information aggregation, which scales linearly with the number of particles in terms of computational complexity, is proposed. Not only does this lead to state-of-the-art results on the JetNet datasets, but also promising results on the CaloChallenge. Finally, the viability of an end-to-end generation approach is studied in a search for Supersymmetry. The semi-leptonic decay of gluinos, produced via pair production, to neutralinos with an intermediate chargino in the decay chain is investigated. In this search, three a priori unknown parameters need to be scanned, which correspond to the masses of the superpartners. Typically, the mass of the intermediate particle is not scanned, since it is not feasible to generate Monte Carlo simulated data for all parameter combinations. The consequences of not scanning the chargino mass when a neural-network-based classifier is used to identify a signal pure region of the phase space for the statistical inference are investigated. Instead of fixing the mass to an arbitrary value, it is explored whether synthetic data from a generative model, which transforms the distributions from different values of the chargino mass into another, improves the statistical significance of the search. In this study, the required integrated luminosity to reach a similar statistical significance is reduced by 20 ± 12%.

Monte-Carlo-Simulationen sind in der Hochenergiephysik weitverbreitet, benötigen aber viele Rechenressourcen. In dieser Arbeit wird untersucht, ob generative Modelle auf Basis neuronaler Netze für das CMS-Experiment am LHC verwendet werden können, um die Rechenzeit für die Simulationen zu reduzieren. Die bevorstehenden Erweiterungen des LHC erhöhen die Anforderungen bezüglich Rechenressourcen und Datenmenge. Aktuell dauert die Simulation einer Kollision etwa zwei Minuten, aber es wird erwartet, dass sich diese Zeit durch die geplanten Aktualisierungen verdoppeln oder verdreifachen wird. Eine schnellere Simulationstechnik wird daher benötigt. Die Arbeit konzentriert sich zunächst auf die Untersuchung JetNet-Datensatzes und vergleicht die Qualität und Geschwindigkeit verschiedener generativer Modelle. Eine Informationsaggregationstechnik, die auf Attention basiert und linear mit der Anzahl der Teilchen skaliert, bildet das Herzstück des Modells. Weiterhin kann das Modell mit minimaler Veränderung dazu verwendet werden, die Energieeinträgen aufgrund elektromagnetischer Schauer in Kalorimetern konditioniert zu modellieren. Abschließend wird die direkte Generierung von rekonstruierten Analysedaten am Beispiel einer Suche nach Supersymmetrie untersucht. Hier wird der Zerfall von Gluinos, produziert via Paarproduktion, mit einem intermediären Chargino in der Zerfallskette untersucht. Dabei müssen drei unbekannte Massenparameter gescannt werden. Normalerweise würde in diesem Fall nur Monte-Carlo Datensätze für verschiedene Kombinationen von zwei der drei Parametern generiert, während der Dritte auf die Hälfte der Summe der anderen beiden gesetzt wird. Es wird geprüft, ob ein generatives Modell die Abhängigkeit der Daten auf den letzteren Parameter lernen kann, und ob Samples von dem Modell die statistische Signifikanz der Suche verbessern können. Diese Studie zeigt, dass die notwendige integrierte Luminosität um 20 ± 12% reduziert werden kann durch die Verwendung der synthetischen Daten.