Tobias Golling, Professeur associé à la Faculté des Sciences de l’UNIGE, nous fait découvrir ses recherches portant sur l'emploi de techniques d'apprentissage automatique innovantes pour maximiser le potentiel de découverte du grand collisionneur de hadrons du CERN, avec une attention particulière pour la détection d'anomalies et la recherche de phénomènes nouveaux qui dépassent le modèle standard.

Pour contacter Tobias Golling : [email protected].

Pour en savoir plus sur le Centre de compétences en science des données de l'UNIGE: datascience.unige.ch/.