Using Line Segment Tracking to enable ML-based Track Reconstruction in CMS
Este artículo presenta un nuevo enfoque híbrido para la reconstrucción de trazas de CMS que utiliza objetos de Seguimiento de Segmentos de Línea como entradas para un modelo de aprendizaje automático basado en Transformers, logrando una eficiencia comparable a los métodos tradicionales mientras reduce significativamente las tasas de falsos positivos y duplicados en condiciones de alto pileup del HL-LHC.