Título: Ensemble Neural para Identificação de Partículas baseada na Informação de um Calorímetro Finamente Segmentado
Autores: Freund, Werner;Souza Sobrinho, Guilherme;de Seixas, José
Resumo:
A Ciência de Dados tem natureza multidisciplinar e possibilita estender soluções de engenharia para outras áreas. Uma aplicação em Física de Partículas reflete desafios comuns de detecção de eventos de interesse, como empilhamento de sinais, alta taxa, eventos raros e alteração dos padrões dos eventos conforme posição de incidência no detector e intensidade do sinal. No caso, um método de ensemble de redes neurais tornou-se, em 2017, parte da seleção online de eventos de interesse de um dos maiores experimentos da atualidade (ATLAS), onde o ensemble atua como um classificador de partículas. Neste trabalho, avalia-se a extensão da técnica para atuação offline através da comparação com a técnica vigente, deteriorada para ambas acessarem o mesmo nível de informação, em dados simulados. A proposta obtém redução de falso alarme a, no mínimo, 70 % (valor central) da referência para toda a faixa de energia para detecção similar.
Palavras-chave:
rede neural;ensemble;classificação;big data;física de altas energias
Páginas: 12
Código DOI: 10.21528/CBIC2017-111
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