Tese
Deteção online embarcada de sinais raros com baixa relação sinal-ruído em ambientes com alta taxa eventos
Autor
Gonçalves, Dayane Oliveira
Institución
Resumen
The ATLAS is one of the main experiments of the powerful particle accelerator
ever built, the LHC. Since its conception, this experiment provides great potential for the
study of a vast physics program and has already been protagonist of notable discoveries,
worthy of a Nobel Prize, such as the observation of the Higgs boson. Currently, the LHC
is undergoing an upgrade program that aims at preparing it to operate with a greater
amount of energy. This thesis was developed in the ATLAS experiment update program
context and presents proposals to improve one of the main challenges found in ATLAS: the
detection of signals that, in addition to being corrupted by noise, are immersed in ordinary
information. To achieve high eficiency in detecting signals of interest, the experiment
employs an online filtering system. Studies hat consider the LHC updates have shown that
the available bandwidth, for the filtering system, would be exceeded due to an increase in
the background noise. For the purpose of get around this problem, a system based on the
information fusion from the ATLAS calorimetry system and the ATLAS muon detector
was incorporated in the ATLAS online filtering system, in order to improve the rejection of
information that is not of interest to LHC physics. This system uses an algorithm based on
a matched filtering approach to detect the signal of interest immersed in noise. Although
this algorithm provides good results, studies have shown that it can be improved. Thus,
this work aims at studying algorithms to improve the system efficiency. As a result, it was
achieved a reduction of 20% in the false alarm rate provided by the algorithm currently
implemented in the system, while keeping 98% of the correct classification for the filtering
system. 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. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior