Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16314 |
Resumo: | Os laboratórios de pesquisa em Física Experimental de Altas Energias vêm colaborando com avanços significativos na ciência e tecnologia. Neles, são construídos modernos aparatos para a detecção e estudo de partículas, onde ocorrem interações entre partículas subatômicas com altas energias, tendo como principal objetivo o estudo de diversas características das partículas elementares. O LHC, que é atualmente o maior acelerador de partículas do mundo, está passando por um processo gradual de atualização, em que a luminosidade das colisões está sendo aumentada, objetivando o aumento na probabilidade de ocorrerem eventos cada vez mais raros. Isto está impactando diretamente nos sistemas de instrumentação dos detectores, em especial no Calorímetro Hadrônico do Experimento ATLAS, onde o aumento na ocorrência de colisões adjacentes ocasiona o efeito de empilhamento nos sinais (pile-up). Devido ao fato de o algoritmo atualmente em uso na reconstrução dos sinais neste calorímetro advir de um método que não considera o empilhamento de sinais em sua formulação, diversas alternativas para realizar a estimação de energia estão sendo propostas, como os métodos iterativos de deconvolução de sinais baseados em Representação Esparsa de Dados e também métodos não lineares baseados em Redes Neurais Artificiais. Tais metodologias apresentam custo computacional alto, de modo que o principal desafio atualmente é o desenvolvimento de algoritmos capazes de operar de forma online. Neste contexto, o presente trabalho descreve a implementação de algoritmos em processadores dedicados, em FPGA, com uma arquitetura multicore, visando realizar a reconstrução online de energia em Calorímetros de Altas Energias, tendo como foco o Calorímetro Hadrônico do Experimento ATLAS, em cenários de empilhamento de sinais. Os resultados mostram a possibilidade da operação de tais processadores no primeiro nível de trigger do ATLAS, respeitando a taxa de colisões do LHC de 40 MHz, e com consumo de recursos lógicos dentro dos limites para implementação em FPGAs modernas. |
id |
UFJF_2e5cd9cb2ac40e353803066c43164d0a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/16314 |
network_acronym_str |
UFJF |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFJF |
repository_id_str |
|
spelling |
Andrade Filho, Luciano Manhães dehttp://lattes.cnpq.br/5454168673866452Cerqueira, Augusto Santiagohttp://lattes.cnpq.br/3648221859200471Ferraz, Victor Araujohttp://lattes.cnpq.br/0982856785258366Nóbrega, Rafael Antuneshttp://lattes.cnpq.br/9217577296048418http://lattes.cnpq.br/7194014881848399Aguiar, Melissa Santos2023-12-08T15:40:42Z2023-12-082023-12-08T15:40:42Z2023-09-29https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16314Os laboratórios de pesquisa em Física Experimental de Altas Energias vêm colaborando com avanços significativos na ciência e tecnologia. Neles, são construídos modernos aparatos para a detecção e estudo de partículas, onde ocorrem interações entre partículas subatômicas com altas energias, tendo como principal objetivo o estudo de diversas características das partículas elementares. O LHC, que é atualmente o maior acelerador de partículas do mundo, está passando por um processo gradual de atualização, em que a luminosidade das colisões está sendo aumentada, objetivando o aumento na probabilidade de ocorrerem eventos cada vez mais raros. Isto está impactando diretamente nos sistemas de instrumentação dos detectores, em especial no Calorímetro Hadrônico do Experimento ATLAS, onde o aumento na ocorrência de colisões adjacentes ocasiona o efeito de empilhamento nos sinais (pile-up). Devido ao fato de o algoritmo atualmente em uso na reconstrução dos sinais neste calorímetro advir de um método que não considera o empilhamento de sinais em sua formulação, diversas alternativas para realizar a estimação de energia estão sendo propostas, como os métodos iterativos de deconvolução de sinais baseados em Representação Esparsa de Dados e também métodos não lineares baseados em Redes Neurais Artificiais. Tais metodologias apresentam custo computacional alto, de modo que o principal desafio atualmente é o desenvolvimento de algoritmos capazes de operar de forma online. Neste contexto, o presente trabalho descreve a implementação de algoritmos em processadores dedicados, em FPGA, com uma arquitetura multicore, visando realizar a reconstrução online de energia em Calorímetros de Altas Energias, tendo como foco o Calorímetro Hadrônico do Experimento ATLAS, em cenários de empilhamento de sinais. Os resultados mostram a possibilidade da operação de tais processadores no primeiro nível de trigger do ATLAS, respeitando a taxa de colisões do LHC de 40 MHz, e com consumo de recursos lógicos dentro dos limites para implementação em FPGAs modernas.Research laboratories in Experimental High Energy Physics have been collaborating on significant advances in science and technology. Within these laboratories, modern apparatuses are constructed for the detection and study of particles, where interactions occur between subatomic particles with high energies. The primary objective is to investigate various characteristics of elementary particles. The Large Hadron Collider (LHC), currently the world’s largest particle accelerator, is undergoing a gradual upgrade to increase the luminosity of the collisions, aiming to increase the probability of rarer events occurring. This directly impacts the instrumentation systems of detectors, particularly the Hadronic Calorimeter of the ATLAS Experiment, where the increased occurrence of adjacent collisions leads to the phenomenon of pile-up. Due to the current algorithm used in signal reconstruction in this calorimeter not considering the pile-up in its formulation, various alternatives for energy estimation are being proposed. These include iterative methods of signal deconvolution based on Sparse Data Representation and non-linear methods based on Artificial Neural Networks. These methodologies have a high computational cost, and the primary challenge is currently the development of algorithms capable of operating online. In this context, this work describes the implementation of algorithms on dedicated processors in FPGA with a multicore architecture, aiming to perform online energy reconstruction in High Energy Calorimeters, focusing on the Hadronic Calorimeter of the ATLAS Experiment in pile-up scenarios. The results demonstrate the possibility of operating such processors at the ATLAS first-level trigger, respecting the LHC collision rate of 40 MHz, and with logical resource consumption within the limits for implementation in modern FPGAs.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de Engenhariahttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAProcessamento embarcadoDeconvolução de sinaisRedes neuraisEmbedded processingSignal deconvolutionNeural networksImplementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLASinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALmelissasantosaguiar.pdfmelissasantosaguiar.pdfapplication/pdf5048555https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/1/melissasantosaguiar.pdf8877e05055e0641a9fd89410d80a2904MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/2/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD52TEXTmelissasantosaguiar.pdf.txtmelissasantosaguiar.pdf.txtExtracted texttext/plain167112https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/4/melissasantosaguiar.pdf.txtae502c697202ced0c5729266fa8a9c54MD54THUMBNAILmelissasantosaguiar.pdf.jpgmelissasantosaguiar.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1187https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/5/melissasantosaguiar.pdf.jpg81f6a61cdccbf171d5f6f1a1f0fd929fMD55ufjf/163142023-12-09 04:04:19.871oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2023-12-09T06:04:19Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
title |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
spellingShingle |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS Aguiar, Melissa Santos CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Processamento embarcado Deconvolução de sinais Redes neurais Embedded processing Signal deconvolution Neural networks |
title_short |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
title_full |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
title_fullStr |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
title_full_unstemmed |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
title_sort |
Implementação embarcada em FPGA de métodos visando a reconstrução online de energia no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS |
author |
Aguiar, Melissa Santos |
author_facet |
Aguiar, Melissa Santos |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Andrade Filho, Luciano Manhães de |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5454168673866452 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Cerqueira, Augusto Santiago |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/3648221859200471 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Ferraz, Victor Araujo |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/0982856785258366 |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Nóbrega, Rafael Antunes |
dc.contributor.referee3Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9217577296048418 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7194014881848399 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Aguiar, Melissa Santos |
contributor_str_mv |
Andrade Filho, Luciano Manhães de Cerqueira, Augusto Santiago Ferraz, Victor Araujo Nóbrega, Rafael Antunes |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
topic |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Processamento embarcado Deconvolução de sinais Redes neurais Embedded processing Signal deconvolution Neural networks |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Processamento embarcado Deconvolução de sinais Redes neurais Embedded processing Signal deconvolution Neural networks |
description |
Os laboratórios de pesquisa em Física Experimental de Altas Energias vêm colaborando com avanços significativos na ciência e tecnologia. Neles, são construídos modernos aparatos para a detecção e estudo de partículas, onde ocorrem interações entre partículas subatômicas com altas energias, tendo como principal objetivo o estudo de diversas características das partículas elementares. O LHC, que é atualmente o maior acelerador de partículas do mundo, está passando por um processo gradual de atualização, em que a luminosidade das colisões está sendo aumentada, objetivando o aumento na probabilidade de ocorrerem eventos cada vez mais raros. Isto está impactando diretamente nos sistemas de instrumentação dos detectores, em especial no Calorímetro Hadrônico do Experimento ATLAS, onde o aumento na ocorrência de colisões adjacentes ocasiona o efeito de empilhamento nos sinais (pile-up). Devido ao fato de o algoritmo atualmente em uso na reconstrução dos sinais neste calorímetro advir de um método que não considera o empilhamento de sinais em sua formulação, diversas alternativas para realizar a estimação de energia estão sendo propostas, como os métodos iterativos de deconvolução de sinais baseados em Representação Esparsa de Dados e também métodos não lineares baseados em Redes Neurais Artificiais. Tais metodologias apresentam custo computacional alto, de modo que o principal desafio atualmente é o desenvolvimento de algoritmos capazes de operar de forma online. Neste contexto, o presente trabalho descreve a implementação de algoritmos em processadores dedicados, em FPGA, com uma arquitetura multicore, visando realizar a reconstrução online de energia em Calorímetros de Altas Energias, tendo como foco o Calorímetro Hadrônico do Experimento ATLAS, em cenários de empilhamento de sinais. Os resultados mostram a possibilidade da operação de tais processadores no primeiro nível de trigger do ATLAS, respeitando a taxa de colisões do LHC de 40 MHz, e com consumo de recursos lógicos dentro dos limites para implementação em FPGAs modernas. |
publishDate |
2023 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2023-12-08T15:40:42Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2023-12-08 2023-12-08T15:40:42Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2023-09-29 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16314 |
url |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16314 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFJF |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Faculdade de Engenharia |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFJF instname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) instacron:UFJF |
instname_str |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
instacron_str |
UFJF |
institution |
UFJF |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFJF |
collection |
Repositório Institucional da UFJF |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/1/melissasantosaguiar.pdf https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/3/license.txt https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/2/license_rdf https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/4/melissasantosaguiar.pdf.txt https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16314/5/melissasantosaguiar.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
8877e05055e0641a9fd89410d80a2904 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbef ae502c697202ced0c5729266fa8a9c54 81f6a61cdccbf171d5f6f1a1f0fd929f |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801661417632301056 |