Resumo A Ciência de Dados tem natureza multidisciplinar e possibilita estender soluções de engenharia para outrasáreas. Uma aplicação em Física de Partículas reflete desafios comuns de detecção de eventos de interesse, como empilhamento de sinais, alta taxa, eventos raros e alteração dos padrões dos eventos conforme posição de incidência no detector e intensidade do sinal. No caso, um método de ensemble de redes neurais tornou-se, em 2017, parte da seleção online de eventos de interesse de um dos maiores experimentos da atualidade (ATLAS), onde o ensemble atua como um classificador de partículas. Neste trabalho, avalia-se a extensão da técnica para atuação offline através da comparação com a técnica vigente, deteriorada para ambas acessarem o mesmo nível de informação, em dados simulados. A proposta obtém redução de falso alarme a, no mínimo, 70 % (valor central) da referência para toda a faixa de energia para detecção similar.
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