Phenomenological aspects of scotogenic models

par Ugo de Noyers (LAPTh / Université Savoie Mont Blanc)

jeudi 25 sept. 2025, 14:00 → 16:30 Europe/Paris

Auditorium (Annecy-le-Vieux)

My research centers on scotogenic models, BSM frameworks that simultaneously address neutrino masses and dark matter. A
conserved Z2 symmetry stabilizes the lightest Z2-odd state, providing a viable DM candidate. Neutrino masses and charged-lepton
flavor violation arise at one-loop level with new level with new fields at the GeV-TeV scale, testable at current and future colliders. I
study relic abundance from freeze-out: a thermal DM candidate tracks equilibrium until interaction rate drops below expansion rate of
the Universe, after which its comoving density is fixed. I also analyze freeze-in: an initially negligible DM abundance grows via feeble
interactions, ceasing when interaction rate drops below expansion rate of the Universe. These histories are confronted with
cosmological, flavor, and collider bounds to delineate viable parameter space.
Given the high dimensionality, I employ global scans. First, Metropolis-Hastings MCMC explores the likelihood from randomized seeds,
converging to local or global optima. Second, an active-learning pipeline trains a DNN to classify viable points, querying an Oracle for
uncertain labels and updating via standard optimizers. I benchmark efficiency by comparing active learning against pure random
sampling and MCMC in speed, coverage, and the yield of viable solutions.

 

Mes recherches portent sur les modèles scotogéniques, cadres BSM qui traitent conjointement les masses des neutrinos et la matière
noire. Une symétrie Z2 conservée stabilise l’état Z2-impair le plus léger, fournissant un candidat DM viable. Les masses des neutrinos
et la violation de saveur leptonique apparaissent à une boucle, avec de nouveaux champs aux échelles GeV-TeV, testables aux
collisionneurs actuels et futurs. J’étudie l’abondance relique par freeze-out: une particule DM suit l’équilibre jusqu’à ce que le taux
d’interaction chute en dessous du taux d’expansion de l’Univers, puis sa densité comobile se fige. J’analyse aussi le freeze-in : une
abondance initialement négligeable croît via des interactions faiblement couplées, et cesse quand taux d’interaction chute en dessous
du taux d’expansion de l’Univers. Ces histoires sont confrontées aux contraintes cosmologiques, de saveur et de collisionneurs pour
déterminer l’espace viable.
Face à la haute dimensionalité de cet espace, je réalise des explorations globales. D’un côté, des Metropolis-Hastings MCMC partant
de seeds aléatoires convergent vers des optima locaux ou globaux selon la vraisemblance. D’un autre, un algorithme d’active learning
entraine un DNN à classer les points viables, interrogeant un Oracle pour les cases incertains et mettant à jour poids et biais via des
optimiseurs standards. L’efficacité des divers techniques employées est comparé selon la vitesse, la couverture et le rendement en
solutions viables.