Sistemas desenvolvidos na Coppe ajudam pesquisadores do Cern em tempos de pandemia

Desde o dia 20 de março, quando a pandemia de Covid-19 levou o Cern (Organização Europeia para a Pesquisa Nuclear) a reduzir suas atividades, um conjunto de mais de 30 sistemas de informação criados por pesquisadores da Coppe/UFRJ vem contribuindo para que os cientistas que atuam no maior laboratório de física de partículas do mundo mantenham seus trabalhos. Os sistemas desenvolvidos por pesquisadores brasileiros, sob a liderança da pesquisadora Carmen Maidantchik, integram gerações de tecnologias que dão suporte às investigações realizadas nos três dos quatro principais experimentos do Large Hadron Collider (LHC), acelerador de partículas do laboratório europeu: Atlas, Alice, e LHCb.

A partir de um acordo assinado entre a Coppe e o Cern, os sistemas foram implementados nos três experimentos do LHC. Segundo o professor do Programa de Engenharia Elétrica da Coppe, José Manoel de Seixas, coordenador da equipe brasileira no Atlas, o período da pandemia coincidiu com a interrupção programada das atividades de colisão de partículas para análise e upgrade de equipamentos e da máquina colisionadora. Mas o que seria um período de “trégua” no laboratório europeu está sendo, na verdade, um período de intensa atividade.

O professor diz que conseguiram passar por esse momento com certa tranquilidade porque já trabalhavam remotamente por conta dos sistemas desenvolvidos para o Atlas, onde há vários alunos trabalhando em desenvolvimentos específicos. No momento, os pesquisadores estão expandindo o modelo do Neuralringer, um sistema de filtragem online para fazer seleção de elétrons, que desenvolveram na Coppe. Eles pretendem usá-lo também para selecionar fótons.

O volume de informação gerada pelos experimentos do Cern é tão grande que para ser armazenado necessita de diferentes bancos de dados. A tecnologia desenvolvida na Coppe organiza esses dados e os apresenta de maneira que o usuário possa navegar selecionando seus grupos de interesse. É como procurar uma agulha no palheiro. E mesmo pessoas que não conhecem a tecnologia ou a modelagem do banco de dados, conseguem encontrar o que procuram. Por essa razão, os sistemas se mostraram eficientes.