Ottimizzazione della ricostruzione di tracce nell’High Level Trigger di CMS per l'ultimo anno di presa dati del Run3

L’esperimento CMS al Large Hadron Collider opera con un flusso di dati estremamente elevato, reso gestibile grazie a un sistema di selezione su più livelli, tra cui l’High Level Trigger (HLT). La ricostruzione delle tracce cariche, componente centrale del software di selezione, rappresenta uno dei processi più onerosi dal punto di vista computazionale. Con l’aumento della luminosità istantanea nel Run 3 (2022–2026), la crescente complessità degli eventi e l'accumulo del danno da radiazione nei rivelatori a silicio pongono nuove sfide sia in termini di precisione sia di efficienza. In questa tesi si studiano possibili strategie di ottimizzazione degli algoritmi di tracciamento all’HLT, con l’obiettivo di ridurre il consumo di risorse di calcolo mantenendo elevate le performance di ricostruzione. L’analisi prende in considerazione sia parametri tecnici (tempo medio di ricostruzione per evento, frazione di CPU utilizzata) sia metriche fisiche (efficienza, tasso di falsi positivi). Inoltre, viene discussa la relazione tra degradazione delle prestazioni dovuta al danno da radiazione e possibili soluzioni software per mitigarne gli effetti. I risultati forniscono un contributo utile in vista dell’ultimo anno di presa dati del Run 3, proponendo ottimizzazioni in grado di migliorare la gestione delle risorse di calcolo del trigger e preparare il terreno per le sfide del Run 4 e della fase HL-LHC.