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1. Universidade Federal da Bahia
2. Escola Politécnica
3. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia de Controle e Automação de Processos (Escola Politécnica)

metadata.dc.type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Title:	Calibração da medição de energia de um detector de partículas utilizando árvore de decisão com impulso por gradiente
metadata.dc.creator:	Acácio, Amanda Santiago
metadata.dc.contributor.advisor1:	Simas Filho, Eduardo Furtado de
metadata.dc.contributor.referee1:	Simas Filho, Eduardo Furtado de
metadata.dc.contributor.referee2:	Silva, Paulo Roberto A. da
metadata.dc.contributor.referee3:	Makhoul Jr., Bassem Yousseff
metadata.dc.description.resumo:	Este trabalho apresenta a análise de um modelo de calibração utilizando árvores de decisão na etapa rápida do High-Level Trigger (HLT) do Experimento ATLAS, que é um componente essencial do sistema de filtragem de dados e tomada de decisão do no Grande Colisor de Hádrons (do inglês: Large Hadron Collider). No Experimento ATLAS, o processo de calibração das medições de energia no HLT costuma ser feito com GBDT (Gradient Boosted Decision Tree). Diante disso, o objetivo desse estudo é avaliar o desempenho e comportamento da GBDT para diferentes conjuntos de entradas. Na primeira parte do trabalho, é apresentada uma revisão teórica sobre os princípios de funcionamento do LHC e do Experimento ATLAS, bem como a sua importância no contexto da física de partículas. São abordados os aspectos relacionados à necessidade de filtragem online e o papel do HLT na seleção de eventos de interesse científico. A segunda parte do trabalho se concentra nos aspectos técnicos e operacionais do HLT do Experimento ATLAS. São apresentados os principais métodos e técnicas utilizados, como o uso de árvores de decisão para a classificação dos eventos de interesse. Além disso, são discutidas as estratégias de otimização na implementação e no ajuste da GBDT no HLT. Por fim, são apresentados resultados e análises de desempenho da GBTD, incluindo análise gráficas da dispersão, e variância dos treinamentos realizados. Essas análises são fundamentais para avaliar a capacidade da GBTD em cumprir os objetivos de otimizar as demandas computacionais e melhorar a eficiência na seleção de partículas eletromagnéticas. Os resultados mostraram que a diferença relativa entre a configuração de entrada da GBDT com vinte e oito anéis e a configuração de cem anéis não ultrapassaram 10%, demonstrado que a estimava dos eventos para os dois arranjos são similares.
Keywords:	Experimento ATLAS Sistema de filtragem Calibração High-level trigger (HLT) Gradient boosted decision tree (GBDT)
metadata.dc.subject.cnpq:	CNPQ::ENGENHARIAS
metadata.dc.language:	por
metadata.dc.publisher.country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal da Bahia
metadata.dc.publisher.initials:	UFBA
metadata.dc.publisher.department:	Escola Politécnica
URI:	https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37818
Issue Date:	14-Jul-2023
Appears in Collections:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia de Controle e Automação de Processos (Escola Politécnica)

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