Deep Learning and Bayesian Techniques applied to Big Data in Industry and Neutrino Oscillations

dc.contributor.author
Pina Otey, Sebastian
dc.date.accessioned
2021-06-28T14:12:59Z
dc.date.available
2021-06-28T14:12:59Z
dc.date.issued
2020-11-27
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/671967
dc.description.abstract
Les oscil·lacions de neutrins són un fenomen complex d’interès teòric i experimental en física fonamental, estudiat a través d’experiments diversos, com la col·laboració T2K situada al Japó. T2K es compon de dues instal·lacions, que produeixen i mesuren les interaccions de neutrins per obtenir una millor comprensió de les seves oscil·lacions mitjançant l’anàlisi de dades en forma d’inferència de paràmetres, simulació de models i resposta del detector. Mitjançant aquest treball, s’aplicaran tècniques modernes de deep learning en forma d’estimadors de densitat neuronals i xarxes neuronals sobre grafs i es verificaran a fons en casos d’ús de T2K, avaluant-ne els beneficis i les mancances en comparació amb els mètodes tradicionals. Addicionalment, es parlarà d’un ús industrial d’aquestes metodologies per a la xarxa elèctrica espanyola.
en_US
dc.description.abstract
Las oscilaciones de neutrinos son un fenómeno complejo de interés teórico y experimental en la física fundamental, estudiado a través de diversos experimentos, como la Colaboración T2K ubicada en Japón. T2K se compone de dos instalaciones, que producen y miden las interacciones de neutrinos para comprender mejor sus oscilaciones a través del análisis de datos en forma de inferencia de parámetros, simulación de modelos y respuesta del detector. A través de este trabajo, las técnicas modernas de deep learning en forma de estimadores de densidad neuronales y redes neuronales sobre grafos se aplicarán y verificarán a fondo en los casos de uso de T2K, evaluando sus beneficios y deficiencias en comparación con los métodos tradicionales. Adicionalmente se discutirá un uso industrial de estas metodologías para la red eléctrica española.
en_US
dc.description.abstract
Neutrino oscillations are a complex phenomenon of theoretical and experimental interest in fundamental physics, studied through diverse experiments, such as the T2K Collaboration situated in Japan. T2K is composed of two facilities, which produce and measure neutrino interactions to get a better understanding of their oscillations through data analysis in the form of parameter inference, model simulation and detector response. Through this work, state-of-the-art deep learning techniques in the form of neural density estimators and graph neural networks will be applied and thoroughly verified in T2K use cases, assessing their benefits and shortcomings compared to traditional methods. Additionally an industrial usage of these methodologies for the Spanish electrical network will be discussed.
en_US
dc.format.extent
238 p.
en_US
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
en_US
dc.publisher
Universitat Autònoma de Barcelona
dc.rights.license
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
*
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Neutrins
en_US
dc.subject
Neutrinos
en_US
dc.subject
Aprenentatge profund
en_US
dc.subject
Aprendizaje profundo
en_US
dc.subject
Deep learning
en_US
dc.subject
Tècniques bayesianes
en_US
dc.subject
Técnicas bayesianas
en_US
dc.subject
Bayesian techniques
en_US
dc.subject.other
Ciències Experimentals
en_US
dc.title
Deep Learning and Bayesian Techniques applied to Big Data in Industry and Neutrino Oscillations
en_US
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
53
en_US
dc.contributor.authoremail
spinaotey@gmail.com
en_US
dc.contributor.director
Lux, Thorsten
dc.contributor.director
Gaitan Alcalde, Vicens
dc.contributor.tutor
Casado Lechuga, María del Pilar
dc.embargo.terms
cap
en_US
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.description.degree
Universitat Autònoma de Barcelona. Programa de Doctorat en Física


Documents

spo1de1.pdf

9.502Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)