Redes neurais para filtragem inversa com aplicação em calorímetros operando a alta taxa de eventos

Abstract

Resumo-Este trabalho tem como objetivo a implementação de um sistema inverso para remover a resposta ao impulso de um calorímetro operando a uma alta taxa de eventos. O calorímetro Tilecal apresenta uma resposta ao impulso maior do que a taxa de eventos adquiridos, gerando empilhamento de sinais na sua eletrônica de leitura. Foram propostos filtros FIR que aproximam o sistema inverso, no entanto, características não-lineares intrínsecas ao calorímetro como desvio de fase e deformação do pulso, fazem com que filtros lineares não sejam adequados a este cenário. Devidoà essas características,é proposto um filtro inverso baseado em redes neurais, implementável em hardware dedicado (FPGA). Este método mostrou-se mais eficiente, ao ser comparadoà um método de filtragem baseado em filtro linear.

Combinando Redes Neurais Artificiais e Representação Esparsa de Dados para Reconstrução Online de Energia no Calorímetro Hadrônico do ATLAS

“…A quantidade de atrasos para entrada de todas RNAs foi mantida do trabalho desenvolvido por [7], por critério comparativo, considerando 10 atrasos da entrada. Devido o fato da função ReLU ser mais simples são necessários mais neurônios com tal função na camada escondida da RNA.…”

“…A modelagem do canal de comunicação do Tilecal foi realizada em [7], utilizando a topologia Multi Layer Perceptron (MLP), com função de ativação tangente hiperbólica na camada oculta e uma combinação linear na camada de saída. Os pesos sinápticos interligando as camadas armazenam os padrões de entrada-saída e o aprendizado de padrão através do ajuste dos mesmos foi realizado pelo algoritmo de Levenberg-Marquardt.…”

“…A similaridade entre a função ReLU e a função Shirinkage, utilizada em [8], estimula a utilização da mesma como função de ativação do neurônio na camada de saída da RNA, substituindo a combinação linear, como havia sido realizado em [7] e representado na figura 5. Desta forma se combinam os métodos de RNA com representação esparsa dos dados.…”

“…Com o aumento de luminosidade os métodos de processamento de sinais atuais se tornam ineficientes, em espe-cial considerando os calorímetros do ATLAS. Recentemente, métodos que consideram as características não-lineares do ruido de fundo [7] e métodos que exploram a estrutura esparsa dos sinais a serem reconstruídos [8] nos calorímetros, vem demostrando um melhor desempenho neste ambiente de alta luminosidade do que os métodos tradicionalmente usados em etapas anteriores.…”

“…A interpretação dos canais de detecção do calorímetro como canais de comunicação, permitiu modelar a estimação da energia como o resultado da deconvolução do canal com o sinal de saída do medidor, ou filtragem inversa. Em trabalhos anteriores foram propostas duas considerações para reconstrução do sinal nos canais de medição, usando o princípio de filtragem inversa: a representação mais esparsa quanto possível do sinal detectado [8]; e a natureza não-linear do canal de leitura do Tilecal, pelo ruído de fase proveniente do tempo de voo das partículas [7].…”