La IA y los problemas difíciles del mundo · Física · arXiv · 2026-10-19
Supresión de los impactos de fotones de $^{14}\mathrm{C}$ en grandes detectores de centelleador líquido mediante aprendizaje profundo espaciotemporal
Título original: Suppression of $^{14}\mathrm{C}$ photon hits in large liquid scintillator detectors via spatiotemporal deep learning
En los detectores de neutrinos de centelleador líquido, los fotones de la desintegración beta del ¹⁴C contaminan la señal y degradan la resolución en energía. Los autores proponen tres modelos, una red neuronal de grafos espaciotemporal con compuertas y dos modelos basados en Transformers, para etiquetar los impactos de fotones del ¹⁴C en eventos de positrones con apilamiento de ¹⁴C. En datos de prueba simulados etiquetaron entre el 25 y el 48% de los impactos de ¹⁴C, y clasificaron erróneamente impactos de positrones como ¹⁴C en menos del 1%, lo que mejoró de forma sustancial la resolución de la carga total donde ambos se superponen con intensidad en el espacio y el tiempo.