AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-19
Hyper-Kamiokande向け深層学習による低エネルギートリガーアルゴリズム
原題: Deep-learning-based low-energy trigger algorithms for the Hyper-Kamiokande experiment
大型水チェレンコフ検出器Hyper-Kamiokandeで、7 MeV以下の低エネルギーニュートリノ事象を対象としたトリガーアルゴリズムを評価した。教師あり分類器と、検出器のノイズのみで学習した異常検知手法（オートエンコーダ、Manifold Projection-Diffusion Recovery）を、ヒット数に基づく従来型トリガーと比較した。3 MeVの単一電子に対する信号検出効率は、教師あり分類器が76.7%、従来型が26.4%、Manifold Projection-Diffusion Recoveryが同一動作点で35.4%だった。GPU上の推論遅延はミリ秒を大きく下回った。