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AI Uncertainty in Fundamental physics

Nov 27 - Dec 1

The Artificial Intelligence and the Uncertainty challenge in Fundamental Physics workshop will be held from November 27 to December 1: November 27, 28 at SCAI, Jussieu, Paris, 29-30-1 at Institut Pascal Paris-Saclay.

It is organized by AISSAI and IN2P3, with the support of SCAI and DataIA.

Registration is free but obligatory (before November 15) and contribution submission always possible (before November 10).

Managing uncertainties is indeed an important challenge for the adoption of AI in fundamental physics:

• any measurement must be accompanied by a confidence interval
• every measurement depends on a certain number of inputs, each coming with its own uncertainties
• confidence in a measurement is not enough, peers must be convinced!
• the complexity of a physics experiment is between that of a brick breaker and an autonomous car: detailed but expensive and imperfect simulators exist
• each experiment is a complex, unique detector, producing semi-structured data
• the volume of data will approach the ExaOctet (10^18 bytes)

The following sessions are planned:

• Uncertainty Quantification
• Explainable AI
• Simulation Based Inference
• Data-frugal, data-centric approaches
• Benchmarks dataset and challenges
• Unfolding (or de-biasing, de-blurring)
• Controlling the uncertainties of generative models
• Architecture

The Fair Universe HiggsML Uncertainty hackathon will take place on Wednesday afternoon. Ten years after the famous Kaggle HiggsML challenge, this hackathon is a prototype of a competition which will take place in 2024, on the measurement of the Higgs boson signal taking into account uncertainties.

Possible student or post-doc support (travel/hotel) is possible

Contact David Rousseau rousseau@ijclab.in2p3.fr

 

AI Uncertainty in Fundamental physics

27 nov - 1 Dec

Le workshop Artificial Intelligence and the Uncertainty challenge in Fundamental Physics se tiendra du 27 nov au 1 dec : les 27, 28 nov à SCAI, Jussieu, Paris, les 29-30-1 à Institut Pascal Paris-Saclay.

Il est organisé par AISSAI et IN2P3, avec le soutien de SCAI et DataIA.

L'inscription est gratuite mais obligatoire (avant le 15 nov) et soumission de contribution toujours possible (avant le 10 nov).

La gestion des incertitudes est en effet un challenge important pour l'adoption de l'IA en physique fondamentale :

• toute mesure doit être accompagnée d'un intervalle de confiance
• toute mesure dépend d'un certains nombres d'input, chacun venant avec ses propres incertitudes
• la confiance dans une mesure ne suffit pas, les pairs doivent être convaincus!
• la complexité d'une expérience de physique est entre celle d'un casse brique et de la voiture autonome : des simulateurs détaillés, mais couteux et imparfait existent
• chaque expérience est un détecteur complexe, unique, produisant des données semi-structurées
• le volume de données vont s'approcher de l'ExaOctet (10^18 octets)

Les sessions suivantes sont prévues:

• Uncertainty Quantification
• Explainable AI
• Simulation Based Inference
• Approches Data-frugales, data-centriques
• Benchmarks dataset et challenges
• Unfolding (or de-biasing, de-blurring)
• Controler les incertitudes des modèles génératifs
• Architectures

Le hackathon Fair Universe HiggsML uncertainty aura lieu le mercredi apres midi. Dix ans après le fameux challenge Kaggle HiggsML, ce hackathon est un prototype d'une compétition qui aura lieu en 2024, sur la mesure du signal du boson de Higgs en tenant compte des incertitudes.

Le soutien eventuel  (voyage/hotel) d'étudiant ou post-doc est possible

Contact David Rousseau rousseau@ijclab.in2p3.fr