Título: Sistema de filtragem Online Utilizando um Ensemble de Redes Neurais e Informação de Calorimetria para Operar em Altas Taxas de Eventos
Autores: Pinto, João;Freund, Werner;de Seixas, José
Resumo:
Diversas aplicações na engenharia estão relacionadas em ambientes cujo a alta taxa de eventos e a rara ocorrência são uma dificuldade a ser superada. Este artigo tem como proposta apresentar a nova estratégia de seleção de elétrons no sistema de filtragem Online do detector ATLAS, no CERN, utilizando técnicas multivariadas, como Redes Neurais, para selecionar eficientemente e reduzir o custo de processamento na fazenda de computadores durante a filtragem. Dentro desse contexto, serão apresentadas as estratégias de treinamento das redes e correção das eficiências mediante ao crescimento do empilhamento de eventos ocasionado pelo aumento da luminosidade das colisões para o cenário de 2017
Palavras-chave:
Rede Neural;Classificador;Redes Neurais Especialistas;Calorimetria;Variáveis de Traço;Filtragem Online;Data Fusion;Machine Learning;Data Science
Páginas: 12
Código DOI: 10.21528/CBIC2017-112
Artigo em pdf: cbic-paper-112.pdf
Arquivo BibTeX: cbic-paper-112.bib