Banca de DEFESA: ARTHUR SODRÉ DE OLIVEIRA ALVES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ARTHUR SODRÉ DE OLIVEIRA ALVES
DATA : 23/07/2025
HORA: 09:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/ufba/laboratorio-de-sistemas-digitais-ufba
TÍTULO:

CALIBRAÇÃO DE ENERGIA NA ETAPA RÁPIDA DO TRIGGER DE ELÉTRONS DO EXPERIMENTO ATLAS UTILIZANDO ÁRVORES DE DECISÃO REFORÇADAS POR GRADIENTE

PALAVRAS-CHAVES:

Física de altas energias, ATLAS, LHC, trigger, calibração de energia, aprendizado de máquina.

PÁGINAS: 78
RESUMO:

Na física de altas energias, o grande volume de dados – com uma parcela significativa proveniente

de ruído de fundo – dificulta a identificação dos fenômenos de interesse. Para contornar essa

complexidade, é adotado um sistema de seleção online de eventos (trigger), que no experimento

ATLAS do Large Hadron Collider (LHC) opera em duas etapas sequenciais: o primeiro nível e o

trigger de alto nível (também denominado etapa rápida). Técnicas de aprendizado de máquina

têm sido empregadas para aprimorar essa seleção.

No contexto da detecção de elétrons, a estimação precisa da energia depositada nos caloríme-

tros é fundamental para a correta identificação de candidatos. Os erros nessa medida podem

decorrer de efeitos de pileup, que aumentam artificialmente a energia reconstruída, e de perdas

longitudinais e laterais de energia, que resultam em uma subestimação da energia verdadeira.

Como consequência, imprecisões na estimativa podem comprometer a eficiência da seleção ou

aumentar as taxas de falsos positivos.

Este trabalho propõe uma metodologia de calibração de energia para o trigger de alto nível,

utilizando um ensemble de árvores de decisão potenciadas por gradiente (Gradient Boosted

Decision Trees – GBDTs). Essa abordagem permite modelar não linearidades e capturar relações

complexas nos dados de forma eficiente, aprimorando a precisão da estimativa de energia.

A solução desenvolvida foi integrada ao ambiente de software de operação do detector, e está

atualmente em avaliação para possível adoção nos próximos anos. Nos testes realizados com

dados simulados, observou-se uma redução de até 25% na dispersão da energia reconstruída,

além de uma melhora de 20,6% no erro percentual absoluto médio na faixa de baixas energias (0

a 30 GeV). Com dados de validação, foi possível reduzir o limiar de seleção sem comprometer

a eficiência na identificação de elétrons, resultando em menor taxa de falsos positivos, menor

demanda computacional e aumento da eficiência global do sistema de trigger.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2530359 - ANTONIO CARLOS LOPES FERNANDES JUNIOR
Interno - 2506534 - EDUARDO FURTADO DE SIMAS FILHO
Externo à Instituição - JORGE RICARDO DE ARAUJO KASCHNY - IFBA
Externo à Instituição - AJALMAR RÊGO DA ROCHA NETO - IFCE
Externo à Instituição - Juan Lieber Marin - IFBA