KI und die schwierigen Probleme der Welt · Physik · arXiv · 2026-10-26
Identifizierung radioaktiver Gamma- und Neutronenquellen in Wasser-Cherenkov-Detektoren
Originaltitel: Gamma Neutron Radioactive Source Identification in Water Cherenkov Detectors
Die Studie demonstriert die Gamma-Neutronen-Unterscheidung in Wasser-Cherenkov-Detektoren durch die Kombination von statistischer Schwellenwertbildung mit maschinellem Lernen. Ein 3σ-basierter Schwellenwert kalibriert das Ladungsspektrum auf die deponierte Energie, und ein Soft-Voting-Ensemble (Bagging, CatBoost und ein MLP), das auf Pulsformdaten trainiert wurde, erreichte eine Genauigkeit von 0,816. Die statistische Schwellenwertbildung liefert eine Baseline über den gesamten Energiebereich, während maschinelles Lernen die Klassifikation bei höheren Energien verbessert.