Para o projeto e teste dos algoritmos detrigger em experimentos de f´ısica de altas energias, s˜ao utilizados dados simulados que tentam representar as caracter´ısticas atuais e futuras do detector. Neste trabalho foram utilizadas bases de dados simula-dos a partir de t´ecnicas de Monte Carlo, geradas em 2011 e 2012, nas quais simulam as condi¸c˜oes e cen´arios de opera¸c˜ao para os pr´oximos anos. Dados experimentais tamb´em s˜ao utilizados para o desenvolvimento e aprimora-mento dos algoritmos de detec¸c˜ao de part´ıculas, permitindo a an´alise de eficiˆencia dos sistemas de classifica¸c˜ao em rela¸c˜ao as condi¸c˜oes atuais de opera¸c˜ao do experi-mento. A aquisi¸c˜ao dos dados experimentais, usados para as an´alises dos sistemas de detec¸c˜ao de eventos propostos neste trabalho, foi realizada em rodadas de colis˜oes ocorridas no ano de 2011. A seguir ser˜ao descritas de forma detalhada, as bases de dados utilizadas nas an´alises deste trabalho. Sele¸c˜ao dos Conjuntos de Sinais Os conjuntos de sinais de el´etrons e jatos s˜ao separados atrav´es de crit´erios de sele¸c˜ao dos algoritmos de classifica¸c˜ao de eventos do ambiente offline. Ooffline consiste em um conjunto de algoritmos com alto poder computacional, que opera em ambiente com menos restri¸c˜oes quanto a tempo e capacidade de processamento, realizando a avalia¸c˜ao das informa¸c˜oes fornecidas pelo sistema detrigger online. A resposta dos sistemasoffline s˜ao utilizadas pelos F´ısicos como parecer final para as an´alises que realizam. As classes de eventos (el´etrons e jatos) selecionadas pelos algoritmos do ambi-ente offline s˜ao utilizadas para efetuar o treinamento dos classificadores, que ir˜ao processar a informa¸c˜ao no trigger online. No processo de sele¸c˜ao pelos crit´erios do offline, as RoIs selecionadas pelo L1 do trigger online s˜ao relacionadas com os eventos reconstru´ıdos no ambiente offline, atrav´es de suas posi¸c˜oes de intera¸c˜ao no detector, nos planosη eφ. Assim, uma RoI ´e considerada um el´etron caso o seu evento associado, identificado no offline tenha sido aceito pelo crit´erio mais seletivo de classifica¸c˜ao de el´etrons (el´etron tight). visualizado no offline, tenha sido rejeitado, tanto pelo crit´erio menos seletivo de classifica¸c˜ao de el´etrons (el´etron loose), quanto pelo crit´erio loose de f´otons. As RoIs que n˜ao satisfazem as condi¸c˜oes acima s˜ao evitadas para o treinamento das redes neurais que operar˜ao no L2 do HLT. 4.6.1 Dados Simulados A energia da colis˜ao de pr´otons para as bases de dados foi ajustada para 14 TeV, com luminosidade m´axima de 1034. Com estes n´ıveis de energia e luminosidade, ´e poss´ıvel que ocorra aumento consider´avel no empilhamento de eventos, ou seja, o sinal medido de um evento pode carregar informa¸c˜oes de eventos anteriores. A sobreposi¸c˜ao da informa¸c˜ao pode interferir na correta classifica¸c˜ao do sinal me-dido. Neste conjunto de dados simulados, um evento pode carregar a informa¸c˜ao dos ´ ultimos 36 eventos provocando aumento no ru´ıdo de fundo no processo de detec¸c˜ao. Estas condi¸c˜oes adversas s˜ao interessantes para o correto ajuste dos algoritmos de identifica¸c˜ao de part´ıculas, pois eles podem ser projetados de acordo com condi¸c˜oes operacionais futuras do experimento. Conjunto Monte Carlo 2011 No conjunto de dados MC 2011, a classe de el´etrons possui aproximadamente 30.000 assinaturas provenientes do decaimento do b´oson Z em um el´etron e um p´ositron (Z →e+e−). Nesta base de dados, foram realizados dois cortes em energia, que selecionaram respectivamente as assinaturas com energia transversa (ET) acima de 10GeV (e10) e assinaturas comET maior que 22 GeV (e22), sendo o conjunto e22 um sub-conjunto do e10. A classe de jatos hadrˆonicos possui aproximadamente 80.000 assinaturas, e foi gerada sob as mesmas condi¸c˜oes do detector utilizadas para a gera¸c˜ao de eventos da classe de el´etrons. Os jatos foram simulados com energia transversa concentrada em 17 GeV, caracterizando o ru´ıdo de fundo do decaimento do b´oson Z. O conjunto de dados e10 simula uma configura¸c˜ao pouco restritiva para o pri-meiro n´ıvel de filtragem e, para isso, foi realizado um corte mais livre em energia, contendo informa¸c˜oes de part´ıculas com baixa ET e alto n´ıvel de ru´ıdo. O conjunto e22 simula um corte mais severo no primeiro n´ıvel, sendo selecio-nados eventos com mais alta ET. Deste modo, nesta base de dados encontram-se jatos hadrˆonicos com perfil de energia bastante semelhante ao perfil de el´etrons, dificultando a decis˜ao dos sistemas de classifica¸c˜ao. A Figura 4.5(a) apresenta as distribui¸c˜oes em energia transversa para el´etrons e jatos do conjunto de dados simu-lados MC 2011. ´E poss´ıvel verificar a concentra¸c˜ao de maior n´umero de jatos nas faixas de energia menores, enquanto que os el´etrons apresentam maior concentra¸c˜ao na faixa de 10 a 60 GeV. Na Figura 4.5(b) s˜ao apresentadas as distribui¸c˜oes de el´etrons e jatos em fun¸c˜ao da posi¸c˜ao de intera¸c˜ao no detector (η). Verifica-se que h´a uma redu¸c˜ao na quantidade de eventos registrados nas regi˜oes de η -1,5 e 1,5 (regi˜ao docrack do detector). Figura 4.5: Distribui¸c˜ao de sinais de el´etrons e jatos em fun¸c˜ao deEt eη, do conjunto de dados simulados MC 2011. Conjunto Monte Carlo 2012 O conjunto de dados Monte Carlo 2012, ´e constitu´ıdo por sinais simulados no final ano de 2012. A energia transversa dos sinais deste conjunto ´e maior que 24 GeV. O conjunto de el´etrons nesta base de dados possui 54.674 amostras. O conjunto de jatos, possui nesta base de dados 433 assinaturas, as quais tamb´em foram geradas com energia transversa maior que 24 GeV. Esta baixa quantidade de assinaturas de ru´ıdo de fundo pode reduzir o desempenho no treinamento dos classificadores. Este conjunto de dados representa condi¸c˜oes de detec¸c˜ao mais dif´ıceis, onde o empilha-mento de eventos possui alta taxa de ocorrˆencia. O principal objetivo de utiliza¸c˜ao desta base de dados, ´e verificar o desempenho dos discriminadores em um ambiente com taxa significativas de empilhamento de eventos, que ser´a um fenˆomeno presente ao passo que se aumenta os n´ıveis de energia das colis˜oes de pr´otons no LHC. A Figura 4.6 mostra a distribui¸c˜ao dos eventos em fun¸c˜ao da energia transversa e em fun¸c˜ao da posi¸c˜ao de intera¸c˜ao no detector. 20 40 60 80 100 120 100 101 102 103 104 105 Et[GeV] (a) C o n ta g e m -3 -2 -1 0 1 2 3 101 102 103 104 η (b) C o n ta g e m Elétrons Jatos Elétrons Jatos Figura 4.6: Distribui¸c˜ao de sinais de el´etrons e jatos em fun¸c˜ao deEt eη, do conjunto de dados simulados MC 2012. 4.6.2 Dados Experimentais Os dados reais foram obtidos atrav´es do execu¸c˜ao do algoritmo do Neural Ringer em dados experimentais gravados no ambiente offline. O conjunto de sinais eletro-magn´eticos foi extra´ıdo da colis˜ao identificada por 190236, no qual gerou grande quantidade de eventos considerados eletromagn´eticos pelo sistema offline. Para o conjunto de jatos, foram extra´ıdos os eventos produzidos na rodada de colis˜ao iden-tificada por 191920, na qual produziu grande quantidade de eventos considerados como jatos pelooffline. Todas as rodadas de colis˜oes ocorreram o mesmo per´ıodo no ano de 2011, preser-vando assim as mesmas condi¸c˜oes operacionais nos conjuntos de dados de el´etrons e jatos(mesma luminosidade, mesmo sistema de filtragem, mesmas caracter´ısticas do hardware de detec¸c˜ao por calorimetria, etc). Com estas sele¸c˜oes os an´eis do Neural Ringer foram constru´ıdos, gerando as bases de dados utilizadas neste trabalho. A Figura 4.7 mostra a distribui¸c˜ao dos eventos do conjunto de dados experi-mentais, em fun¸c˜ao da energia transversa e em fun¸c˜ao da posi¸c˜ao de intera¸c˜ao no detector. Figura 4.7: Distribui¸c˜ao de sinais de el´etrons (run 190236) e jatos (run 191920) em fun¸c˜ao de Et e η do conjunto de dados reais de colis˜oes. No documento PRÉ - PROCESSAMENTO EFICIENTE PARA UM SISTEMA ONLINE DE CLASSIFICAÇÃO BASEADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. Edmar Egidio Purcino de Souza (páginas 69-73)
