Maschinelles Lernen wird bereits seit vielen Jahren verwendet, um den Ursprung eines Teilchens zu identifizieren, z.B. resultiert der Jet von dem hadronischen Zerfall eines W Bosons (W-Jet) oder von der Abstrahlung eines Gluons? Hierzu wird die Substruktur der Jets untersucht, um Signal vom Untergrund zu unterscheiden. Ein großes Unterscheidungsmerkal ist hierbei die Masse der Jets. Ein W-Jet hat ungefähr die Masse des W-Bosons wohingegen ein Jets, der von einem Gluon initiiert wurde, eine sehr geringe Masse hat. Möchte man jedoch W-Jets von Z-Jets unterscheiden (relevant für manche Suchen nach neuer Physik), so ist dies experiementell sehr herausfordernd, da sich W und Z Bosonen hauptsächlich durch ihre Masse und Ladung unterscheiden aber nicht durch ihre Substruktur. Die experimentelle Auflösung des Kalorimeters ist jedoch nicht gut genug, um die geringe Massendifferenz unterscheiden zu können. Die Jet Rekonstruktion sowie die Entwicklung von maschinellem Lernen ist in den letzten Jahren sehr stark vorangeschritten, sodass Verbesserungen in der Unterscheidung von W-Jet und Z-Jet zu erwarten wäre.

In diesem Projekt soll mit Hilfe maschinellen Lernens ein neuer Identifikationsalgorithmus entwickelt werden, der W-Jets von Z-Jets unterscheidet.

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