Máquinas de Aprendizado Extremo para Classificação Online de Eventos no detector ATLAS

Abstract

Resumo-O ATLASé um dos detectores do LHC (Large Hadron Collider), e está localizado no CERN (Organização Européia para a pesquisa Nuclear). Para adequada caracterização das partículasé preciso realizar uma precisa medição do perfil de deposição de energiaà medida que ocorrem interações com o detector. No ATLAS os calorímetros são responsáveis por realizar a estimação da energia das partículas e, neste sentido, utilizam mais de 100.000 sensores. Um dos discriminadores para a detecção online de elétrons utilizados no ATLASé o Neural Ringer, no qual o perfil de deposição de energiaé utilizado como entrada para um classificador neural tipo perceptron de múltiplas camadas. Este trabalho propõe o uso de Máquinas de Aprendizado Extremo (ELM) em substituiçãoàs redes do tipo perceptron multilayer no Neural Ringer. Os resultados obtidos de uma base de dados simulados apontam para uma significativa redução do tempo de treinamento, com desempenho de classificação semelhante.