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Resumen

Esta publicación muestra parte de la actualización del detector CMS en el futuro proyecto HL-LHC (High Luminosity Large Hadron Collider), previsto para 2030, cuyo objetivo es aumentar la luminosidad del LHC en un factor 10. Para seleccionar las colisiones más interesantes en HL-LHC, se requieren mejoras en el algoritmo de disparo de muones. En este estudio se exploran diferentes algoritmos de aprendizaje automático destinados a mejorar el funcionamiento del sistema de disparo, combinando información de los subdetectores de Tubos de Deriva (DT) y Cámaras de Placas Resistivas (RPC). Se emplean redes neuronales, capaces de distinguir las trazas de estas partículas del fondo, que se implementarán en dispositivos lógicos programables, validando su viabilidad para un sistema de hardware de disparo.