Sviluppo di reti neurali artificiali su FPGA per il trigger di primo livello muonico dell'esperimento ATLAS nella fase-2 di LHC.

Sabetta L.

Comunicazione
I - Fisica nucleare e subnucleare
Aula 32B-1 - Mercoledì 19 h 11:00 - 13:00
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Nell'upgrade di fase-2 di LHC, ATLAS dovrà far fronte ad elevate frequenze di eventi e di pile-up tale da richiedere algoritmi di ricostruzione e selezione innovativi e che possano sfruttare le prestazioni offerte dai moderni dispositivi FPGA. Lo sviluppo e il successo del machine learning suggerisce che l'implementazione di reti neurali su FPGA possa migliorare le prestazioni di trigger rispetto a un sistema classico. L'obiettivo di questo lavoro sarà quindi verificare questa ipotesi, presentando un confronto fra neural network su FPGA e l'algoritmo che si prevede di utilizzare per il run ad alta luminosità.

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