Sistema de Filtragem Online de Elétrons Utilizando CNNs em um Detector de Partículas Finamente Segmentado com Elevado Empilhamento de Sinais

A fase de alta luminosidade (Run 4) do experimento ATLAS no CERN demandará sistemas eficientes de filtragem online de partículas sob severo empilhamento de sinais. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em Redes Neurais Convolucionais integrada ao algoritmo NeuralRinger para operar no Nível 0 de filtragem online de elétrons. Investigou-se o impacto da redução progressiva do vetor de atributos de 100 para 50 e 25 anéis concêntricos de energia da partícula incidente. Os resultados mostram que as arquiteturas propostas superam os modelos MLP tradicionais, reduzindo as taxas de alarme falso e mantendo elevada eficiência de identificação de elétrons.