Monitoração online e processamento distribuído para um ambiente com alta taxa de eventos e fina segmentação

O ATLAS é um dos maiores experimentos, em física em altas energias, que irá operar no acelerador de partículas LHC. A grande quantidade de informação produzida por colisão exige um complexo sistema de filtragem, que irá selecionar online os eventos mais interessantes para a física investigada. Este trabalho atua na monitoração, compactação e classificação dos eventos de calorimetria do ATLAS. Um sistema de monitoração foi implementado, no primeiro nível de filtragem, para monitorar online objetos físicos selecionados. Uma proposta de processamento de sinais é apresentada para o segundo nível de filtragem, envolvendo: compactação, segmentada e não-segmentada, de regiões de interesse previamente selecionadas pelo primeiro nível, e classificação da informação compactada através de redes neurais. O sistema de monitoração foi testado em laboratório e integrado a outros sub-sistemas. O processamento no segundo nível utilizou eventos simulados no canal elétron-jato. Altas taxas de compactação foram obtidas através da Análise de Componentes Principais - 97% na compactação segmentada e 90% na não-segmentada (preservando 95% da variância original). Na etapa de classificação, uma eficiência na detecção de elétrons de 97% foi alcançada, para falso alarme abaixo de 3%.