ATLAS 実験における Fast TracKer (FTK) の開発研究 ～ A Hardware Tracking Trigger at LVL1.5 ～

1. ATLAS実験におけるFast TracKer (FTK) の開発研究～ A Hardware Tracking Trigger at LVL1.5 ～ 寄田浩平 For ATLAS-FTK Group 早稲田大学理工学術院 (ATLAS-Institute: U of Chicago) JPS＠立教大学 On March 29th, 2009

2. FTKの概要 ＞ ATLAS Upgrade Project (Not strictly linked to phase X upgrade) - LHCのHigh Luminosity Runに向けて（Target Year: ～2012） - 2008年3月にR&Dは正式承認されている。（開発期間１年延長）。 - 現在、研究開発を進めると共にTDRを執筆中、1年以内に提出予定。 ＞ 参加研究機関 - U of Chicago, Harvard Univ、Illinois Univ.（米国） - INFN Pisa、Rome, Frascati （イタリア） - [早稲田大学（日本）] から実働は10人以下、、。 ＞ FTK:HardwareTracking Trigger System @ “LVL1.5” - Pixel/SCTからのヒット情報から飛跡を再構成。(Standalone) - On LVL1 Accept, 質の良いTrackをLVL2にできるだけ早く(＜１ｍｓ)供給 - CDFのSilicon Vertex Trigger（SVT）の発展版 - 極めて困難なことは承知 → 新しい領域への一つの挑戦！

3. Calo Muon Pixel/SCT 2nd output LVL1 Trigger 1st output Full Pixel/SCT Hits received @ 50KHz~100KHz ROD ROD ROD FTK ROB ROB ROB High quality track (PT > ~2 GeV) Not only RoI RoI LVL2 CPU Farm LVL1.5とは？　【模式図】 Very Low Impact on current DAQ No Tracking info. for LVL1 decision! L2の初段階、1ms以内で 質の良いトラックを供給 * L2 DeadTime は、 L1Rate x T(L2-Decision)で成長！ Basically, no change needed in LVL2

4. 構築、挿入、運転の予定 FTKの利点： → >1034でも５年以上安定 したデータ供給と変化しうる 　　物理課題への柔軟な対応 →Phase IIのDelayへの保障 (ほとんどのHW Upgrade ProjectはPhaseIIを意識) →sLHCへの貢献、繋がり 　　→ FTKをUpgradableに 　　　　作るのも重要な研究 　　　　課題の一つ（未着手）。 FTK挿入目標 Phase I Upgrade Phase II SLHC 2024 20232022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 Collimator ←1x1034

5. Pixel/SCT FTKの内部構成（概念図）  LVL1 Rate : 50-100KHz # of readout lines/DF # of region (sector,crate) # of hits/event  # of DFs  # of cluster/event RODs ←VME完成 イメージ *これはCDF のSVTです。 S-link DF DF DF LVDS-link • Size of SuperStrip & Required coverage •  Size of Pattern Bank • and # of AM boards * それぞれのステージで I/Oの数やボードの数、 そのスペックを様々な角度 から決定する必要性。 DO DO AM DO Roads Road+Hits # of TF, performance of RW-HW. Fitting time per/track. 1) # of tracks/event 2) # of roads/track 3) # of combination/road  Total # of fit/event = 1) x 2) x 3) Rate for fit (LVL1 x N of fit/event) →　現在はシステム全体の 最適化の段階であり、ボード、 チップの開発と共に、FTKSim (Athenaで走らせることも可能) と呼ばれるSimulationToolで 開発がされている段階。 RW-HW TF Track data ROBIN

6. FTKで重要な事、難しい事 → 決めるべき要素： - Region: 検出器の区切り方（Crateの数） - Sector: 第１パターン認識 (Moduleの組合せ) - SS Size: パターン認識→Pattern Bankのサイズ - Constant Quality: Track Fittingの質 １．Signal Efficiency ２．Fake Rate ３．Resolution ４．Physics Impact 最も重要な要素はプロセス時間（Timing）！ Given a certain design/spec.,clock,,, TProcess=F(Nhits, Nclusters, Nfits, …) Given a certain design/spec.,clock, TProcess=F(Nhits, Nclusters, Nfits, …) Event毎のTiming Pixel/SCTHit Bottleneck部分の洗い出し ルミノシティー依存性を検証 現行HLTとの比較 最適化するための反復 システムデザインに反映（変更） * しかし、現状はシステムデザインも未だ議論中かつ“実データ”もない！ → ハードウェアシミュレーションもできない → 信頼性と現実味に欠ける。 → 第一段階: CDFのSVTを用い、方法論の検証と実行性を確認。

7. 6 electrical barrels Z Silicon Vertex Trigger (SVT) @ CDF 30°

8. SVT Timing Calculation x 12 phi sectors Hit Finders raw data from SVX front end COT tracks fromXTRP Merger 2 AM++ AMSRW road’s hits roads Final merger hits TF++ 12 fibers Ghost buster tracks hits L2 SVT RX hits HB++ tracks Xs Xs Xs Xs Xs Xs Xs AMSRW Hits EE TF in Time L1A SVX hit HF hit GB EE TF out AMSRW Roads EE

9. SVT Timing の簡単なモデル wedge wedge T= a*Max(Nhit)+b*Max(Nfit)+c > /Hit loading time: 30-45ns >/Fit execution time: 25-300ns などなど、、、（詳細省） Measured (data) Predicted 単純なモデルでも、重要なパラメータ をおさえれば、ヒット数、フィット数など の関数で実データを再現可能なことが わかった。 特にTiming分布の平均、幅、Tailの 特性とそのルミノシティー依存性を深く 理解する必要がある。 ←BAD! ←GOOD！ 今後はより詳細化して、いくつか のアルゴリズを検証する予定。 → FTKに応用する。 SVT Mean = 20～25μs * FTKの目標は数百μs (<1ms)

10. 現状のパフォーマンス、問題点など Impact Parameter Resolution Impact Parameter Single μ Sample No Pileup but RH WH Sample @10^34 FTK: σ＝～90μm IPAT: σ＝～70μm ー FTK ー IPAT ←20μm Caveat ! Very Preliminary - Studies still underway ! 問題点： SCTモジュールにGeometrical なオーバーラップがあるため、同じ層内 でも二つのモジュールにヒットがある。 　→ パターンのサイズが増える。 　→ 一つの飛跡に対して、ふたつ以上の 　　　パターン認識がされる。 ＊これらを抑えるアルゴリズムが必要。

11. 物理へのインパクトの例を一つだけ ＞ 信号： bbH/Aの場合 4jet Triggerの閾値(e.g. 50,70,100GeV) が高いため、低い（< ~ 200GeV）質量の Higgsのピークが消される！ → 終状態は４つのb quark jetを含むため、FTKが供給するトラックの 情報から早い段階(LVL2の頭)で同定が可能となる。 → Et閾値を下げて（55→30GeV@LVL1）、b jet tagの要請付加で回復！ そのほかにも、Electron/gamma/muonなどに適用したときの 改良度合いをみたいが、ただ単に手が回っていない状況。

12. 纏めと今後の課題 > FTKは質の高いトラックをLVL2のはじめ1ms以内で供給 - LVL1閾値を下げることが可能。 - LVL2のPC farmはもっと洗練されたアルゴリズムを使える！ - RoI以外のオブジェクトの利用の可能性。 > 新現象の性質解明は様々なチャンネルで見ないと× → bjetやτのようなあまり綺麗でない事象もとても大事になる。 > b jet/τのみならず、FTKの情報はe/γ/μにも利用可能 → 単純に、トリガーロジックにFTKの情報を入れ込んで、DAQの質が悪くなるわけない！ 今後の予定 > FTK Timing study用のソフトウェア開発 → デザインの最適化を行う。 > TDRを仕上げる（なるべく早く。一年以内）。 → 現行のHLTのトラッキングと比較し、FTKによる恩恵を定量化、説得。 → If Approved → そこから3年後(2012年内)のコミッショニングを目指す。 → その後はFTKの力をフルに利用した物理解析が可能！ 2018年頃のsLHCへ向けた増強計画に対して、IntermediateUpgrade Project として開発構築し、第一段階のHigh Luminosity（~1034）に備えることが重要。