🔸 Titolo: FastCaloGAN : A fast calorimeter simulation tool exploiting Generative Adversarial Networks
🔸 Speaker: Dott. Michele Faucci Giannelli (INFN Roma Tor Vergata, Italia)
🔸 Abstract: ATLAS fa affidamento su quantità gigantesche di eventi Monte Carlo simulati per svolgere il sua ampia ricerca nel campo della fisica delle particelle. Attualmente, la simulazione del rivelatore viene eseguita prevalentemente utilizzando Geant4 ma le risorse CPU richieste sono straordinarie. Pertanto, la collaborazione sta utilizzando e sviluppando strumenti alternativi di simulazione rapida, concentrandosi in particolare sulla simulazione della doccia calorimetrica veloce. FastCaloGAN è lo strumento più recente sviluppato per questo compito e sfrutta le Reti Competenti Generative (GAN) per la generazione di queste docce. 300 GAN vengono utilizzati per parametrizzare la risposta calorimetrica completa; verranno presentate le sfide nella loro formazione e le prestazioni dello strumento autonomo. Questi motiveranno la scelta di implementare FastCaloGAN come uno degli strumenti utilizzati in AtlFast3 (AF3), l'ultima applicazione di simulazione veloce in ATLAS. AF3 soddisfa le sfide informatiche e le esigenze Monte Carlo per Run 3 e ha notevolmente migliorato la precisione della simulazione che ora può essere utilizzata per simulare quasi tutti i processi fisici.
