低エネルギー物理学の液体アルゴン検出器における少数ヒット機械学習分類アルゴリズムの評価

Temel Kavramlar

低エネルギー物理学における少数ヒットイベントの情報を抽出するため、機械学習技術が有効であることを示す。

Özet

• Roberto Morettiらによる低エネルギー物理学における液体アルゴンTPCの性能評価。
• 液体アルゴンTPCでのConvolutional Neural Networks（CNN）とTransformer-Encoder方法が決定論的アルゴリズムを上回ることを実証。
• デューン第II相探知器（"Module of Opportunity"）の最適化に焦点を当てた研究。
• 物理ポテンシャル向上や粒子同定など、ML技術が低エネルギー物理学で重要な役割を果たす可能性。

Dipartimento di Fisica ”G. Occhialini”, Universit`a di Milano - Bicocca, Milan, I-20126, Italy.

• 液体アルゴンTPCは広いエネルギー範囲でニュートリノ相互作用を完全再現。
• DUNEプロジェクトにより、液体アルゴンTPC技術が大規模化され、商用メンブレンクライオスタットが使用されている。

European Organization for Nuclear Research (CERN), Geneva, CH-1211, Switzerland.

• CERNは高純度液体アルゴンプロトタイプディテクターで長寿命を達成。

2022 Snowmass Summer Study (2022).

• LArTPCsにおける低エネルギーレジストリングへのML支援分類手法は、従来手法よりも優れた性能を発揮する。

İstatistikler

液体アルゴンTPCsでは、電子ドリフト速度は約1.6 mm/µsであり、電子寿命τは30 ms以上。

Alıntılar

"Machine learning techniques give their best in these types of classification problems."
"We demonstrate that both Convolutional Neural Networks (CNN) and Transformer-Encoder methods outperform deterministic algorithms."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Assessment of few-hits machine learning classification algorithms for low energy physics in liquid argon detectors

by Roberto More... : arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.09744.pdf

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