Machine learning the impact parameter in heavy-ion collisions at = 4 and 11 GeV: a cross-check study with UrQMD, AMPT, and JAM
Este estudo demonstra que algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente métodos supervisionados e não supervisionados treinados em dados de modelos de transporte (UrQMD, AMPT e JAM), podem reconstruir robustamente o parâmetro de impacto em colisões Au+Au a 4 e 11 GeV com alta precisão e generalização superior em comparação ao ajuste polinomial tradicional, sugerindo um forte potencial para aplicação a dados experimentais reais.