Título: Conjunto de Redes Neurais Artificiais para Detecção Online de Fótons de Altas Energias
Autores: Juan Marin, Eduardo Simas, Edmar Souza, Bernardo Peralva, João Pinto, Micael Araújo and Jose Seixas
Resumo:
A correta identificação de partículas é um dos principais objetivos de experimentos de física de altas energias. Devido a alta taxa de eventos no Grande Colisor de Hádrons (LHC), o experimento ATLAS tem empregado técnicas baseadas em aprendizado de máquina a fim de encontrar eventos raros em grandes massas de dados. Entre eles está o NeuralRinger, um conjunto classificador de rede neural projetado para detecção rápida de elétrons com base em anéis concêntricos de calorímetro (sistema de medição de energia). Nesse contexto, o presente trabalho propõe a adaptação desta técnica, que opera identificando elétrons, para a detecção rápida de fótons. Os resultados com dados simulados mostram a eficiência do método proposto no ambiente do experimento ATLAS.
Palavras-chave:
Redes Neurais, NeuralRinger, Física de Altas Energias, Identificação de partículas.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-130
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