<div dir="auto"><p dir="ltr" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px;line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:5pt"><span style="font-size:18pt;font-family:times,serif;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font size="4" style="color:rgb(34,34,34);font-family:'arial','helvetica',sans-serif;white-space:normal">Dear all,</font></span></p><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><span style="font-size:large"><br></span></div><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><span style="font-size:large">Here is a reminder for tomorrow's theory seminar (note the unusual time):</span><br></div><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><font size="4"><br></font></div><p dir="ltr" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px;line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:5pt"><span style="font-size:18pt;font-family:times,serif;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"></span></p><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><font size="4"><b><u>Theory seminar</u></b><br>Monday November 23, <b><font color="#ff0000">9:00 AM</font></b><br></font><div><font size="4"><br><b>Johann Brehmer</b> (New York University) will talk about "How machine learning can help us get the most out of high-precision particle physics models".<br><br><u>Abstract:</u></font></div><div><div><p style="margin:0in;font-family:'calibri',sans-serif"><span style="font-family:'arial','helvetica',sans-serif"><font size="4">Particle physics processes are usually modeled with a chain of complex simulators. While these allow us to generate high-quality simulated data, they face a challenging inverse problem when we want to infer theory parameters from observed data. I will explain why the relevant likelihood function cannot be evaluated, why that is a problem, discuss how particle physicists have circumvented it in the past, and introduce the framing of simulation-based inference. I will then show how we can use machine learning together with matrix-element information to solve it efficiently. Finally I will discuss how the same techniques can be useful in many other scientific fields from neuroscience to strong gravitational lensing.</font></span><br></p></div></div><div><font size="4"><br>Bluejeans connection: </font><a href="https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__bluejeans.com_801786278&d=DwMFaQ&c=CJqEzB1piLOyyvZjb8YUQw&r=AIMSQQ81YDyrZuJNGks2qw&m=aT_3J5jjiFmHtFXffqbfPqEY_A73NEWw2ebyFyL_eCA&s=YNm3qgT5e8sJgKfZ9vFA_w--imuXwmeAjg0C4AslLwg&e=" style="text-decoration-line:none;color:rgb(66,133,244)" target="_blank" rel="noreferrer"><font size="4">https://bluejeans.com/801786278</font></a><br><font size="4"><br>Best wishes,</font><br><font size="4">Astrid, Christos, Filippo</font></div></div></div>