Søk etter ny fysikk i proton-proton kollisjoner ved LHC
Tarje Solberg Hillersøy disputerer 28.4.2026 for ph.d.-graden ved Universitetet i Bergen med avhandlingen "A machine-learning driven search for supersymmetry using ATLAS Run 2 and Run 3 data".
Hovedinnhold
Standardmodellen i partikkelfysikk beskriver elementærpartikler som kvarker og leptoner, og hvordan de vekselvirker, men den har både teoretiske utfordringer (som fine-tuning) og kan ikke brukes til å forklare mørk materie. Avhandlingen ser på data fra proton-proton kollisjoner målt av ATLAS detektoren ved Large Hadron Collider (LHC) på CERN. Dataen som inngår i avhandlingen kommer fra Run 2 (2015-2018) og tidlig Run 3 (2022-2023) og representerer de mest høyenergetiske proton-proton kollisjonene vi har tilgang til.
Analysen søker etter tegn på supersymmetri i kollisjoner som produserer manglende momentum (usynlige partikler), kvarker og taus. Maskinlæring brukes for å finne potensielle avvik fra millionvis av "vanlige" kollisjoner og fører til bedre sensitivitet enn tradisjonelle metoder. Det er ikke observert statistisk signifikante avvik fra Standardmodellen og analysen setter sterke begrensninger på produksjonsraten for slike prosesser. Resultatene forventes å brukes videre til kombinasjoner av lignende analyser ved LHC.
Personalia
Tarje Solberg Hillersøy (f.1997) har en bachelor i fysikk og mastergrad i partikkelfysikk fra Universitetet i Bergen. Doktorgradsprosjektet ble startet i 2022 og er gjennomført gjennom ATLAS-gruppen i Bergen. Hovedveileder på doktorgraden har vært Therese Berge Sjursen (HVL), med Trygve Buanes (HVL) og Bertrand Martin Dit Latour (UiB) som medveiledere.
