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O Cherenkov Telescope Array Observatory (CTAO) representa a próxima geração de observatórios de raios gama terrestres, projetado para melhorar a sensibilidade em uma ordem de grandeza em relação aos instrumentos atuais. Um dos principais desafios científicos do CTAO reside na faixa de baixa energia (20-150 GeV), coberta pelos Large-Sized Telescopes (LSTs), onde a escassez de fótons Cherenkov e a contaminação pelo fundo hadrônico limitam as técnicas de reconstrução tradicionais baseadas em parametrização de Hillas. Para superar esse desafio, propomos uma rede neural convolucional profunda, baseada em mecanismos de atenção e aprendizado multitarefa, para a reconstrução estereoscópica completa de eventos. O modelo executa simultaneamente a classificação gama-hádron e a regressão de energia e direção de chegada. Com dados gerados através de simulações de Monte Carlo a arquitetura proposta alcançou uma resolução de energia abaixo de 20% e uma resolução angular $\theta_{68}$ na ordem de 0,2°, com AUC superior a 0,99. O que coloca o modelo proposto como uma ferramenta promissora para a maximização do potencial científico da próxima geração de telescópios Cherenkov.
| CPF | 09554250932 |
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