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Uncertainty in Physics and AI: Taxonomy, Quantification, and Validation

Questo lavoro presenta una tassonomia unificata e una panoramica strutturata della quantificazione dell'incertezza nell'apprendimento automatico per la fisica, chiarificando le interpretazioni attraverso i framework statistici e delineando strumenti di validazione fondati su principi per garantire affermazioni probabilistiche affidabili per la scoperta scientifica.

Weibel-mediated filamentary structures observed in the ICF context

Questo articolo dimostra, attraverso modelli teorici e di particella-in-cellula, che il raffreddamento balistico trasversale nei pennacchi di plasma irradiati da laser in espansione guida i filamenti di corrente elettronica mediati dall'instabilità di Weibel, spiegando con successo i dati sulle fluttuazioni magnetiche provenienti dagli esperimenti OMEGA e Laser Megajoule.

Construction, commissioning, and beam test of a pilot 3D-projection opaque water-based liquid scintillator detector

Questo articolo riporta il progetto, la costruzione e i test con fascio di successo di un rivelatore pilota a proiezione 3D utilizzando scintillatore liquido a base d'acqua opaco (oWbLS), dimostrando il suo efficace confinamento ottico e l'alta risoluzione temporale per validare la tecnologia come concetto scalabile per futuri esperimenti di fisica delle particelle.

Distinguishing Higgs portal and neutralino dark matter via vector boson fusion

Questo lavoro dimostra che i processi di fusione di bosoni vettoriali presso l'LHC possono distinguere tra scenari di materia oscura tramite portale di Higgs e neutralini con una confidenza superiore a $5\sigma$ sfruttando le differenze caratteristiche nelle distribuzioni della quantità di moto trasversa dei jet identificati e delle variabili cinematiche come $\Delta\eta$ e $\Delta\phi$.

In-situ high voltage generation with Cockcroft-Walton multiplier for xenon gas time projection chamber

Ultralight dark matter detection with trapped-ion interferometry

Questo articolo propone l'utilizzo di un singolo ione intrappolato preparato in uno stato entangled spin-moto di "gatto di Schrödinger" come interferometro a onde di materia per rilevare materia oscura ultraleggera, dimostrando che tale approccio offre una sensibilità parametricamente potenziata per esplorare regioni inesplorate dello spazio dei parametri dei fotoni oscuri e delle particelle simili ad assioni nella finestra di massa da $10^{-15}$ a $10^{-14}$ eV.

Quantum-Enhanced Dark Matter Search Using Cat States

Questo articolo riporta la prima dimostrazione sperimentale dell'uso di stati cat a quattro componenti in una cavità a microonde superconduttrice per la ricerca di fotoni oscuri, ottenendo un potenziamento del segnale di 8,1 volte e stabilendo un vincolo senza precedenti sull'angolo di mixing cinetico di $\epsilon < 7,32 \times 10^{-16}$ vicino a 6,44 GHz.

Adapting Vision-Language Models for Neutrino Event Classification in High-Energy Physics

Questo articolo dimostra che i modelli visione-linguaggio fine-tuned, in particolare una variante di LLaMA 3.2, superano le tradizionali reti neurali convoluzionali e i transformer basati solo sulla visione nella classificazione delle interazioni di neutrini nella fisica delle alte energie, ottenendo accuratezza, robustezza e interpretabilità superiori grazie al ragionamento multimodale.

Light-tight skipper-CCDs for X-ray detection in space

Questo articolo dimostra che sottili rivestimenti di alluminio (50–100 nm) sopprimono efficacemente i fondi ottici nei CCD skipper per l'astronomia a raggi X basata nello spazio, preservando al contempo un'alta efficienza di rilevamento per i raggi X, offrendo una soluzione a basso costo per la schermatura ottica.

Unbinned extraction of $\gamma$ from $B\to DK$ with normalizing flows

Questo articolo introduce e convalida un metodo non binnato basato su flussi normalizzanti per estrarre l'angolo CKM $\gamma$ dai decadimenti $B^\pm \to (D \to K_S \pi^+ \pi^-) K^\pm$, dimostrandone la capacità di recuperare accuratamente $\gamma$ e altri parametri da dati Monte Carlo propagando le incertezze statistiche attraverso l'addestramento su ensemble.