Deep Learning à TRIUMF
Résumé La reconstruction énergétique dans le calorimètre ATLAS consiste à associer les dépôts d’énergie des particules dans le calorimètre avec la particule qui les a causés. C’est une étape cruciale pour identifier les particules et reconstruire l’événement qui les a produites. Les méthodes actuelles de reconstruction reposent sur des algorithmes dont la complexité croît de manière quadratique, ce qui pose un défi pour la mise à niveau du LHC haute luminosité (HL-LHC), qui promet une augmentation significative du nombre de collisions par événement et, par conséquent, de la complexité de chaque événement.
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