Deteção online embarcada de sinais raros com baixa relação sinal-ruído em ambientes com alta taxa eventos - Gonçalves, Dayane Oliveira (2021)
O ATLAS é um dos principais experimentos do mais potente acelerador de partículas da atualidade, o LHC. Desde a sua concepção, este experimento fornece um grande potencial para o estudo de um vasto programa de física e já foi protagonista de notáveis descobertas na área, dignas de prêmio nobel, como a observação do bóson de Higgs. Atualmente, o LHC passa por um programa de atualização que tem como intuito prepará-lo para operar com uma quantidade maior de energia. Esta tese foi desenvolvida no contexto do programa de atualização do experimento ATLAS e apresenta propostas para aprimorar um dos grandes desafios do experimento: a detecção de sinais que, além de corrompidos por ruído, estão imersos em informação ordinária. Para obter alta eficiência na detecção de sinais de interesse, o experimento utiliza um sistema de filtragem online. Estudos que consideraram as atualizações do LHC demonstraram que a banda passante, disponível para o sistema de filtragem, seria excedida devido ao aumento do ruído de fundo. Como umas das alternativas para contornar este problema, incorporou-se a filtragem online do ATLAS um sistema, que baseia-se na fusão da informação da calorimetria e do detector de múons do experimento, a fim de aprimorar a rejeição de informações que não são de interesse para a física do LHC. Atualmente, este sistema utiliza um algoritmo baseado em uma aproximação da filtragem casada para detectar o sinal de interesse, imerso em ruído, proveniente da calorimetria do ATLAS. Embora este algoritmo opere de forma satisfatória, estudos demonstraram o resultado obtido não é ótimo. Dessa forma, este trabalho explora o estudo de algoritmos para aprimorar a eficiência da detecção do sinal de interesse, através do sistema de calorimetria do ATLAS. Como resultado, observa-se que é possível reduzir em até 20% o falso alarme obtido pelo algoritmo atualmente implementado, enquanto retêm-se 98% das classificações corretas do sistema de filtragem.