Sistema Online Inteligente para Classificação de Fótons Baseado em Sinais de Calorimetria em um Ambiente com Alta Taxa de Eventos

Dentre o vasto programa de física de partículas do experimento ATLAS do LHC no CERN, fótons são partículas de interesse em distintos modelos físicos, que podem estar relacio- nados com fenômenos ainda não verificados experimentalmente. Para identificar fótons um sofisticado sistema sequencial de seleção online de eventos (trigger) torna-se necessário, uma vez que nas colisões de prótons, ate 52 TB/s de informação pode ser produzida, no qual a maior parte da informação é caracterizada como ruido de fundo. Neste trabalho, uma estratégia inteligente de classificação online de fótons é proposta. A energia medida nos calorímetros do ATLAS é então formatada em anéis concêntricos em torno da célula com maior energia depositada. Redes Neurais Artificiais são projetadas com a informação dos anéis como entradas, para a discriminação entre fótons e ruido de fundo. Os resultados do método proposto indicaram melhorias com uma redução em ate X pontos percentuais na aceitação de ruido de fundo, considerando uma eficiência de Y% na identificação online de fótons