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Real-Time Trigger and online Data Reduction based on Machine Learning Methods for Particle Detector Technology

Bähr, Steffen

Abstract:
Moderne Teilchenbeschleuniger-Experimente generieren während zur Laufzeit immense Datenmengen. Die gesamte erzeugte Datenmenge abzuspeichern, überschreitet hierbei schnell das verfügbare Budget für die Infrastruktur zur Datenauslese. Dieses Problem wird üblicherweise durch eine Kombination von Trigger- und Datenreduktionsmechanismen adressiert. Beide Mechanismen werden dabei so nahe wie möglich an den Detektoren platziert um die gewünschte Reduktion der ausgehenden Datenraten so frühzeitig wie möglich zu ermöglichen. In solchen Systeme traditionell genutzte Verfahren haben währenddessen ihre Mühe damit eine effiziente Reduktion in modernen Experimenten zu erzielen. ... mehr

Abstract (englisch):
Modern particle accelerator experiments are producing immense amounts of data online during their operation. Storing the entire amount of generated data is quickly exceeding reasonable budgets for the data readout infrastructure. This problem is traditionally addressed by using a combination of trigger and data reduction mechanisms that are located close to the respective detectors to facilitate a reduction of the data rates as early in the process as possible. Meanwhile, traditional approaches to these systems are struggling with achieving an efficient reduction for modern experiments such as Belle II. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000135482
Veröffentlicht am 21.07.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 21.07.2021
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000135482
HGF-Programm 54.12.02 (POF IV, LK 01) System Technologies
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xii, 276 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Prüfungsdatum 16.07.2020
Referent/Betreuer Becker, J.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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