Machine learning the impact parameter in heavy-ion collisions at = 4 and 11 GeV: a cross-check study with UrQMD, AMPT, and JAM
Este estudio demuestra que los algoritmos de aprendizaje automático, específicamente los métodos supervisados y no supervisados entrenados con datos de modelos de transporte (UrQMD, AMPT y JAM), pueden reconstruir de manera robusta el parámetro de impacto en colisiones Au+Au a 4 y 11 GeV con alta precisión y una generalización superior en comparación con el ajuste polinómico tradicional, lo que sugiere un fuerte potencial para su aplicación en datos experimentales reales.