About Me

Hello, my name is Lorenz Vogel. I am a final-year Master's student in physics at Heidelberg University, specializing in high-energy physics (HEP) and machine learning (ML). Concepts and tools from data science (especially modern ML) really have great potential to transform particle-physics research.

My fascination with the intersection of (particle) physics and ML already began during my Bachelor’s studies in physics at Heidelberg University. I have done my Bachelor's thesis in the LHC Physics and New Particles group at the Institute for Theoretical Physics (ITP) on applying self-supervised contrastive representation learning to particle jets (i.e. narrow cones of particles produced in high-energy particle collisions). Collider searches face the challenge of defining a data representation such that physical symmetries are manifest, the discriminating features are retained, and the choice of representation is new-physics agnostic. Symmetries are the most basic structure in physics and if we want to use ML successfully, we need to embrace these symmetries. To this end, we implemented an ML-training procedure (using a transformer-encoder network) that ensures that the learned jet-representation space is invariant to pre-defined theory-driven symmetries, while still retaining discriminative power for downstream tasks such as jet tagging/classification.

In addition to the Master’s curriculum I am still actively involved in the Heidelberg HEP-ML research group, working on ML projects related to particle physics. In the first project following my Bachelor’s thesis, we studied the resilience and generalization errors of ML-based jet taggers when training and testing these classification networks on different particle-physics simulations. Employing a Bayesian neural network (BNN) architecture allowed us to track the stability of the training and to identify training-related uncertainties.

Uncertainty-aware neural networks are extremely powerful numerical tools for high-energy physics, which are not black boxes but instead offer a lot of control and pave the way to interpretable and explainable AI. Therefore, we recently explored the use of uncertainty-aware regression networks (BNNs and repulsive ensembles) for the multi-dimensional calibration of the calorimeter signals in the ATLAS experiment at CERN's Large Hadron Collider (LHC). This (ongoing) collaboration with our experimental colleagues at ATLAS has shown me that the future of LHC research is being inspired and shaped by data science as a new common language of particle experiment and theory.

Besides my physics studies, I am a passionate hobby photographer (mainly landscapes, cityscapes, and architecture), and I do voluntary work at the Heidelberg Club for Economics and Culture (HCWK) — first as a member of the organizing team for the 33rd Heidelberg Symposium 2022, then as an executive-board member for the 34th Heidelberg Symposium 2023 and the 35th Heidelberg Symposium 2024 (responsible for communication, public relations, and finance), and now as an advisory-board member (responsible for member and board-of-trustees administration). The HCWK (founded in 1988) is an independent, non-partisan and interdisciplinary student initiative with the aim of supplementing university training with practical experience and cross-disciplinary exchange — for this purpose, the club organizes an annual three-day symposium (with over 50 speakers and up to 800 participants).

For more details on my research projects, check out my ITP website, my list of publications, and my list of conference talks.

Education

  • since 2021: Master of Science (M.Sc.) in Physics
    Heidelberg University, Germany [still working with Tilman Plehn]
  • 2018 – 2021: Bachelor of Science (B.Sc.) in Physics
    Heidelberg University, Germany [advisor: Tilman Plehn]
  • 2010 – 2018: General Higher Education Entrance Qualification (A-Levels)
    Ulrichsgymnasium Norden, Germany

Publications

This is a list of my peer-reviewed and preprint publications in reverse-chronological order. All authors are listed alphabetically, following the convention in high-energy physics (HEP). Exceptions occur for medical papers. You can also find my publications on INSPIRE-HEP (particle-physics papers) and Google Scholar (all papers).

The medical papers originate from my work as a research assistant at the Department of Prosthetic Dentistry of the Heidelberg University Hospital during my physics studies.

  1. ATLAS Collaboration (including L. Vogel as short-term associate), Precision calibration of calorimeter signals in the ATLAS experiment using an uncertainty-aware neural network, arXiv:2412.04370 [hep-ex]
    [INSPIRE-HEP] [arXiv]
  2. A. Butter, B. M. Dillon, T. Plehn and L. Vogel, Performance versus resilience in modern quark-gluon tagging, SciPost Physics Core 6, 085 (2023), arXiv:2212.10493 [hep-ph]
    [INSPIRE-HEP] [SciPost Phys. Core] [arXiv]
  3. B. M. Dillon, G. Kasieczka, H. Olischläger, T. Plehn, P. Sorrenson and L. Vogel, Symmetries, safety, and self-supervision, SciPost Physics 12, 188 (2022), arXiv:2108.04253 [hep-ph]
    [INSPIRE-HEP] [SciPost Phys.] [arXiv]
  4. F. S. Schwindling, S. Boehm, C. Herpel, D. Kronsteiner, L. Vogel, A. Juerchott, S. Heiland, M. Bendszus, P. Rammelsberg and T. Hilgenfeld, Geometric Reproducibility of Three-Dimensional Oral Implant Planning Based on Magnetic Resonance Imaging and Cone-Beam Computed Tomography, Journal of Clinical Medicine 10, 23 (2021), PMID: 34884244
    [PubMed] [J. Clin. Med.]

Conferences

With talk or poster contributions

This is a list of my talks and posters at conferences and workshops in reverse-chronological order.

  1. December 17, 2024 — Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany
    Talk at the 3rd Glühwein workshop on Machine Learning and High-Energy Physics
    [Abstract] [Glühwein workshop, KIT 2024]
  2. November 6, 2024 — LPNHE and Sorbonne University, Paris, France
    Talk at the 7th Machine Learning for Jets workshop (ML4Jets)
    [Abstract] [ML4Jets workshop, Sorbonne University 2024]
  3. July 18, 2024 — Annweiler/Trifels, Germany
    Talk at the joint ATLAS-Heidelberg meeting/retreat
    [Abstract] [ATLAS-Heidelberg retreat, Annweiler/Trifels 2024]
  4. November 4, 2022 — Rutgers University, Piscataway, USA
    Talk at the 5th Machine Learning for Jets workshop (ML4Jets)
    [Abstract] [ML4Jets workshop, Rutgers University 2022]
  5. September 13, 2022 — Ludwig Maximilian University (LMU) of Munich, Germany
    Poster at the one-week Physics meets Artificial Intelligence school of the Arnold Sommerfeld Center (ASC) for Theoretical Physics
    [Abstract] [ASC school "Physics meets AI", LMU Munich 2022]
  6. August 15, 2022 — University of Hamburg, Germany
    Talk at the 14th International Workshop on Boosted Object Phenomenology, Reconstruction, Measurements and Searches in HEP (BOOST)
    [Abstract] [BOOST workshop, University of Hamburg 2022]
  7. May 31, 2022 — Annweiler/Trifels, Germany
    Talk at the joint ATLAS-Heidelberg meeting/retreat
    [Abstract] [ATLAS-Heidelberg retreat, Annweiler/Trifels 2022]
  8. March 24, 2022 — German Physical Society (DPG), virtually
    Talk at the virtual DPG Spring Meeting of the Matter and Cosmos Section
    [Abstract] [DPG Spring Meeting, Heidelberg University 2022]

Without talk or poster contributions

This is a list of my workshop and conference participations without talk or poster contributions in reverse-chronological order.

  1. March 11–12, 2024 — Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany
    Annual Meeting of the Collaborative Research Center (CRC) TRR 257 "Particle Physics Phenomenology after the Higgs Discovery"
    [CRC TRR 257 Annual Meeting, KIT 2024]
  2. December 13–15, 2023 — Austrian Academy of Sciences (ÖAW), Vienna, Austria
    2nd GlühWien workshop on Machine Learning and High-Energy Physics at the ÖAW's Institute of High Energy Physics (HEPHY)
    [GlühWien workshop, ÖAW-HEPHY Vienna 2023]
  3. November 6–10, 2023 — DESY and University of Hamburg, Germany
    6th Machine Learning for Jets workshop (ML4Jets)
    [ML4Jets workshop, DESY and University of Hamburg 2023]
  4. October 16–17, 2023 — European Molecular Biology Laboratory (EMBL), Heidelberg, Germany
    AI InScide Out (AI Methods for Health, Life, and Natural Science) conference of the AI Health Innovation Cluster and the ELLIS Unit Heidelberg
    [AI InScide Out conference, EMBL Heidelberg 2023]
  5. July 3–21, 2023 — Johannes Gutenberg University (JGU) Mainz, Germany
    Three-week Machine Learning in Particle Theory summer school of the Mainz Institute for Theoretical Physics (MITP) at the JGU Mainz
    [MITP summer school "ML in Particle Theory", JGU Mainz 2023]
  6. June 14, 2023 — University of Bonn, Germany
    One-day meeting on particle phenomenology at the Bethe Center for Theoretical Physics (BCTP), together with groups from Aachen, Nijmegen, and Amsterdam
    [PhenoDay at BCTP, Universität Bonn 2023]
  7. March 1–2, 2023 — RWTH Aachen University, Germany
    Annual Meeting of the Collaborative Research Center (CRC) TRR 257 "Particle Physics Phenomenology after the Higgs Discovery"
    [CRC TRR 257 Annual Meeting, RWTH Aachen University 2023]
  8. December 19–21, 2022 — Heidelberg University, Germany
    1st Glühwein workshop on Machine Learning in LHC Physics at the International Academic Forum Heidelberg (IWH)
  9. July 6–8, 2021 — Heidelberg University, Germany
    4th Machine Learning for Jets workshop (ML4Jets)
    [ML4Jets workshop, Heidelberg University 2021]

Impressum und Datenschutz

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Lorenz Vogel, B.Sc.
Im Neuenheimer Feld 662
69120 Heidelberg, Deutschland
+49 1575 0692798 | mail@lorenz-vogel.de

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