Bachelorarbeiten in der Arbeitsgruppe Prof. Husemann
In der Arbeitsgruppe von Prof. Husemann am Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP) des KIT forschen wir primär am CMS-Experiment am CERN. Die Schwerpunkte unserer Arbeit liegen in der Datenanalyse und dem Bau von Siliziumdetektoren. Wir bieten Bachelorarbeiten aus beiden Themengebieten an. Im folgenden finden Sie einige Themenvorschläge. Einige der Themen bieten wir in Zusammenarbeit mit anderen Arbeitsgruppen vom ETP oder vom Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE) an.
Datenanalyse
Thema: | Suche nach zusätzlichen Higgs-Bosonen |
Zusammenfassung: | Zusammen mit den Arbeitsgruppen Klute/Quast/Wolf am ETP arbeiten wir an einer Suche nach zwei Higgs-Bosonen im Rahmen eines Modells jenseits des Standardmodells der Teilchenphysik. Wir beschäftigen uns dabei mit Endzuständen bestehend aus zwei Tau-Leptonen und zwei B-Quarks. In Ihren Bachelorarbeit können Sie sich an verschiedensten Projekten und Fragestellungen innerhalb dieser Analyse beteiligen. |
Sie lernen kennen: | Top-Physik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Python- und C++Programmierung, ROOT |
Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
Ansprechpartner: | Dr. Michael Waßmer |
Letzte Änderung: | 29.01.2024 |
Thema: | Top+X-Produktion |
Zusammenfassung: | Eine genaue Vermessung der assoziierten Produktion von Z-Bosonen oder Bottom-Quarks mit Top-Quark-Antiquark-Paaren ist eine wichtige Methode, um unser Verständnis der Elementarteilchen genau zu prüfen und mögliche neue Effekte aufzudecken. Wir führen dazu aktuell Präzisionsmessungen mit dem CMS-Experiment am Large Hadron Collider (CERN) durch, wobei Monte-Carlo-Simulationen sowie Techniken des maschinellen Lernens eine zentrale Rolle spielen. Sie können mit einer Bachelorarbeit direkt zu diesen Messungen beitragen. |
Sie lernen kennen: | Top-Physik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Python- und C++Programmierung, ROOT |
Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
Ansprechpartner: | Dr. Michael Waßmer |
Letzte Änderung: | 26.01.2024 |
Thema: | Maschinelles Lernen in der Teilchenphysik |
Zusammenfassung: | In der Teilchenphysik werden seit vielen Jahren multivariate Methoden eingesetzt. Mit neuartigen Methoden des "tiefen" maschinellen Lernens ergeben sich derzeit für die Teilchenphysik viele neue Möglichkeiten. Probieren Sie es in einer Bachelorarbeit selbst aus! |
Sie lernen kennen: | Maschinelles Lernen, Python-Programmierung |
Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
Ansprechpartner: | Dr. Michael Waßmer |
Letzte Änderung: | 26.01.2024 |
Siliziumdetektoren
Thema: | Modulbau, Qualitätskontrolle und Logistik der Modulproduktion für den CMS-Spurdetektor |
Zusammenfassung: | Das ETP trägt mit 2000 Siliziumsensormodulen maßgeblich zum neuen Spurdetektor des CMS-Experiments bei, welcher 2029 am Hochluminositäts-LHC in Betrieb gehen soll. In Ihrer Arbeit stellen Sie die Bauprozeduren nach, unterstützen sie mit Software und wirken bei der Optimierung der Abläufe mit. Sie testen Module und entwickeln Software, um deren Funktionsfähigkeit schnell und einfach darzustellen und in die lokale ETP-Datenbank zu laden. |
Sie lernen kennen: | Detektorbau; Datennahme und Datenanalyse; Datenbanken; Programmierung |
Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
Ansprechpartner: | Dr. Stefan Maier |
Letzte Änderung: | 26.01.2024 |
Thema: | Common-Mode-Analyse für den CMS-Spurdetektor |
Zusammenfassung: | Am ETP werden Siliziumsensormodule für den neuen Spurdetektor des CMS-Experiments gebaut, der 2029 am Hochluminositäts-LHC in Betrieb gehen soll. Der zukünftige CMS-Spurdetektor wird aus ca. 13000 solcher Module bestehen. Anfang 2023 wurden zum ersten Mal zwölf Prototypmodule zusammen auf einer der zukünftigen Haltestrukturen getestet. Die Arbeit hat zum Ziel mit den gewonnenen Daten das Ansprechverhalten zwischen dem Betrieb eines und mehrere Module genauer zu untersuchen und etwaige Abhängigkeiten der Module untereinander ("Common-Mode-Rauschen") zu identifizieren. |
Sie lernen kennen: | Datennahme und Datenanalyse; Programmierung |
Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
Ansprechpartner: | Dr. Stefan Maier, Lea Stockmeier |
Letzte Änderung: | 26.01.2024 |