Título: Discriminação Neural De Partículas Para Um Detector Submetido A Uma Alta Taxa De Eventos
Autores: Xavier, Thiago Ciodaro; Seixas, José Manoel de; Anjos, André Rabello dos
Resumo: Esse artigo mostra os resultados da aplicação de redes neurais no desenvolvimento do sistema de filtragem online do detector ATLAS, um dos principais detectores que estarão posicionados ao redor do ponto de colisão do colisionador de partículas de última geração, o LHC (Large Hadron Collider). As Regiões de Interesse do calorímetro (medidor de energia) do ATLAS são mapeadas em 100 anéis concêntricos de deposição de energia, os quais alimentam a rede neural classificadora, que identifica elétrons (sinal de interesse) e rejeita o sinal de jatos (ruído de fundo). Como pré-processamento dos sinais, utiliza-se um mapeamento de relevância e a análise de componentes principais (PCA) objetivando uma compactação eficiente da informação. Deste modo, aumenta-se a velocidade de processamento e, eventualmente, a eficiência de detecção, com diminuição da taxa de falso alarme.
Palavras-chave: ATLAS; Física de altas energias; Compactação de sinais; Filtragem online; Classificadores; Redes Neurais
Páginas: 13
Código DOI: 10.21528/lmln-vol4-no2-art5
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