El experimento ATLAS mejora el software de seguimiento para la carrera 3 del LHC

El experimento ATLAS en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) estudia las Colisiones de protones para aprender más sobre partículas fundamentales y el universo. Una de las tareas clave es rastrear partículas cargadas que se producen durante estas colisiones. Este proceso puede ser complicado porque muchas colisiones ocurren al mismo tiempo, lo que hace difícil diferenciar una partícula de otra.

Para mejorar el software de rastreo para el nuevo LHC Run 3, se hicieron cambios significativos. El objetivo era manejar grandes cantidades de colisiones de manera efectiva mientras se utiliza la potencia computacional disponible de forma eficiente.

#Desafío de rastrear partículas cargadas

Durante las colisiones de protones, se producen muchas partículas. En el Detector ATLAS, las partículas dejan señales en varios detectores. El objetivo del software de rastreo es identificar estas señales y reconstruir las trayectorias de las partículas.

En el pasado, cuando el LHC estuvo operativo de 2015 a 2018, rastrear partículas cargadas requería grandes cantidades de recursos computacionales. Con cada colisión produciendo muchas señales, el rastreo se volvió cada vez más complejo. En el Run 3, el número de colisiones por evento puede promediar 50 o más, lo que hace que la tarea sea aún más desafiante.

#Mejoras en el software

Para afrontar estos desafíos, el equipo de ATLAS introdujo múltiples mejoras en el software para el Run 3. Estos cambios permiten que el sistema procese colisiones de alta actividad más rápidamente sin reducir la eficiencia.

#Evaluaciones de rendimiento

El rendimiento del nuevo software se comparó con la versión anterior. Por ejemplo, al rastrear eventos con un promedio de 50 colisiones, el nuevo software completó el rastreo en la mitad del tiempo en comparación con la versión anterior. Al mismo tiempo, también redujo significativamente el número de trayectorias mal identificadas.

#Estructura del detector ATLAS

Para entender cómo funciona el rastreo, es importante conocer la estructura del detector ATLAS. El detector está diseñado para capturar casi todas las partículas producidas en las colisiones.

#Detector interno

El detector ATLAS incluye una sección de rastreo interno, un espectrómetro de Muones, calorímetros y otros componentes. El detector interno, que es la parte principal para el rastreo, consta de varias capas de detectores de silicio. Esto ayuda a identificar partículas cargadas al medir por dónde pasan.

El detector interno está rodeado por un campo magnético, lo que ayuda a doblar las trayectorias de las partículas cargadas, permitiendo una mejor medición de momento.

#Espectrómetro de muones

Los muones son primos más pesados de los electrones. Para rastrear muones de manera efectiva, ATLAS tiene un espectrómetro de muones designado. Este espectrómetro también utiliza un campo magnético para medir mejor las trayectorias de los muones a medida que pasan.

#Proceso de rastreo

Rastrear es un proceso de múltiples pasos. Primero, las señales electrónicas de los detectores se agrupan en clústeres, que luego se utilizan para formar semillas que representan posibles trayectorias. Estas semillas se procesan aún más para crear candidatos a trayectorias, que luego se refinan para producir las representaciones finales de las trayectorias.

#Formación de semillas de trayectorias

La etapa inicial consiste en formar semillas de trayectorias a partir de las señales detectadas. Una semilla es un pequeño conjunto de mediciones que sugieren una trayectoria potencial de partícula. Al examinar las señales cercanas entre sí, el sistema puede hacer suposiciones educadas sobre la trayectoria de la partícula.

Una vez creadas las semillas, el sistema busca mediciones adicionales a lo largo de la trayectoria esperada para extender las semillas en candidatos completos de trayectorias.

#Resolución de ambigüedad

Uno de los desafíos es reconocer qué mediciones pertenecen a qué trayectoria. En regiones densas donde se producen múltiples partículas, esto puede llevar a errores. El software debe determinar qué mediciones pertenecen a una sola trayectoria o si están involucradas múltiples trayectorias.

Para manejar esto, la etapa de resolución de ambigüedades evalúa todos los candidatos en función de sus cualidades, permitiendo al sistema conservar las trayectorias más confiables y descartar las inciertas.

#Refinado final de trayectorias

Después de resolver las ambigüedades, los candidatos de trayectorias restantes se refinan aún más. Esto implica iteraciones adicionales que ajustan las mediciones para una mejor precisión. El proceso busca producir parámetros de trayectorias de alta calidad que reflejen las verdaderas trayectorias de las partículas cargadas.

#El sistema de rastreo de muones

El sistema de rastreo de muones funciona por separado del detector interno, pero es vital para medir muones con precisión.

#Rastreo de afuera hacia adentro y de adentro hacia afuera

La reconstrucción de muones se realiza en dos pasadas principales: la pasada de afuera hacia adentro y la pasada de adentro hacia afuera. La pasada de afuera hacia adentro comienza desde las trayectorias de muones y busca coincidencias en el detector interno, mientras que la pasada de adentro hacia afuera comienza desde el detector interno y verifica segmentos de muones.

Cuando se detecta un muón, el software de rastreo combina información de ambas pasadas para mejorar la precisión.

#Formación de segmentos y candidatos

Al igual que las partículas cargadas, los muones crean señales al pasar por el detector. Estas señales se agrupan primero en segmentos. Una vez creados los segmentos, se forman candidatos para las trayectorias de muones. Luego, el software de rastreo evalúa estos candidatos para encontrar las mejores coincidencias.

#Metodología de evaluación

Para evaluar las mejoras en el software, el equipo de ATLAS realizó pruebas utilizando datos reales de colisiones y eventos simulados. Estos benchmarks les permitieron rastrear el tiempo de procesamiento y el tamaño de los datos de salida.

#Conjuntos de datos utilizados

El equipo evaluó datos recogidos de varios llenados del LHC, que incluyen una variedad de intensidades de colisión. Esta variedad proporcionó una evaluación integral de la capacidad del software para manejar diferentes niveles de actividad.

#Pruebas de un solo hilo

Todas las pruebas se realizaron en modo de un solo hilo para aislar y evaluar los cambios en el software sin interferencia del multihilo.

#Técnicas de optimización de software

Para mejorar el rendimiento, se aplicaron varias técnicas de optimización de software tanto en el detector interno como en los sistemas de rastreo de muones.

#Abortos tempranos para candidatos pobres

Un cambio significativo fue abortar el rastreo de candidatos que eran poco probables de dar buenos resultados. Este paso reduce el procesamiento innecesario y acelera el tiempo total de reconstrucción.

#Mejor utilización de recursos

El software fue diseñado para utilizar eficientemente los recursos computacionales disponibles. Al optimizar la forma en que se manejan los datos, el equipo de ATLAS maximizó la potencia de procesamiento sin exceder los límites.

#Mayor velocidad de ejecución

El software actualizado muestra una mejora notable en la velocidad de ejecución. Varios componentes clave del sistema de rastreo funcionan más rápido que antes, contribuyendo a la eficiencia general del procesamiento de datos.

#Resultados de rendimiento

El nuevo software optimizado fue puesto a prueba, y los resultados mostraron mejoras significativas en todos los aspectos.

#Mejoras en velocidad

El software actualizado logró reducir el tiempo requerido para diferentes pasos de rastreo, mostrando tiempos de procesamiento más rápidos en comparación con la versión original. Por ejemplo, el tiempo de procesamiento para encontrar trayectorias se redujo considerablemente, lo que permite un análisis más rápido de los eventos de colisión.

#Reducción en trayectorias mal identificadas

La tasa de trayectorias mal identificadas también vio una disminución drástica. Con criterios más estrictos para los candidatos de trayectorias, se generaron menos trayectorias falsas, lo que llevó a datos más limpios y mejor calidad general en el rastreo.

#Consistencia en la eficiencia

A pesar de las velocidades de procesamiento más rápidas y la reducción en la mala identificación de trayectorias, la eficiencia del rastreo permaneció prácticamente sin cambios. Esto indica que los cambios no comprometieron la calidad de la reconstrucción.

#Conclusión

Con el LHC Run 3 en marcha, la colaboración ATLAS ha optimizado con éxito su software de rastreo para manejar las tasas de colisión aumentadas. Las mejoras en el software permiten un procesamiento más rápido, una reducción en la mala identificación de trayectorias y una calidad consistente en todos los tipos de datos. Estas mejoras aseguran que el experimento ATLAS pueda seguir recopilando datos valiosos, contribuyendo significativamente a nuestro entendimiento de la física fundamental.

Los esfuerzos colaborativos de equipos de todo el mundo han sido vitales para lograr estos avances. El compromiso de refinar y mejorar el sistema refleja la dedicación de la colaboración ATLAS a la excelencia científica y la innovación en física de alta energía.

El futuro de la investigación en física de partículas se ve prometedor, ya que el detector ATLAS ahora está mejor equipado que nunca para afrontar incluso los desafíos más complejos que presenta el LHC.