Processamento Multicore Embarcado em FPGA de um Método Iterativo de Deconvolução Baseado em Representação Esparsa de Dados Visando a Reconstrução Online de Energia em Aceleradores de Partículas

Abstract

Os laboratórios de pesquisa em Física Experimental de Altas Energias têm contribuído significativamente para avanços científicos e tecnológicos. Nesses ambientes, são desenvolvidos modernos sistemas para a detecção e estudo de partículas, cujas interações podem ocorrer de forma natural na atmosfera — como no caso dos raios cósmicos — ou de forma controlada em aceleradores de partículas, onde colisões de alta energia permitem investigar propriedades fundamentais das partículas elementares. O LHC, atualmente o maior acelerador de partículas do mundo, passa por um processo contínuo de atualização, com aumento da energia das colisões para elevar a probabilidade de ocorrência de eventos raros. Esse cenário impacta diretamente os sistemas de instrumentação dos detectores, especialmente o calorímetro hadrônico do experimento ATLAS, onde o aumento de colisões adjacentes intensifica o efeito de empilhamento de sinais (pile-up). Como o algoritmo atualmente utilizado na reconstrução de sinais nesse calorímetro não é sensível ao efeito de pile-up, diversos métodos iterativos baseados em deconvolução e Representação Esparsa de Dados vêm sendo propostos, apresentando resultados satisfatórios. No entanto, esses métodos possuem alto custo computacional, tornando desafiadora sua aplicação em tempo real. Nesse contexto, este trabalho apresenta a implementação de um processador dedicado em FPGA, com arquitetura multicore, capaz de executar um algoritmo iterativo baseado em Representação Esparsa de Dados. O objetivo é viabilizar a reconstrução online de energia em calorímetros de altas energias, com foco no calorímetro hadrônico do experimento ATLAS, especialmente em cenários com empilhamento de sinais.