L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique · arXiv · 2026-10-19
Suppression des impacts de photons de $^{14}\mathrm{C}$ dans les grands détecteurs à scintillateur liquide par apprentissage profond spatio-temporel
Titre original: Suppression of $^{14}\mathrm{C}$ photon hits in large liquid scintillator detectors via spatiotemporal deep learning
Dans les détecteurs de neutrinos à scintillateur liquide, les photons issus de la désintégration bêta du ¹⁴C contaminent le signal et dégradent la résolution en énergie. Les auteurs proposent trois modèles, un réseau de neurones sur graphe spatio-temporel à portes et deux modèles de type Transformer, pour repérer les impacts de photons du ¹⁴C dans des événements de positons avec empilement de ¹⁴C. Sur des données de test simulées, ils ont repéré 25–48 % des impacts de ¹⁴C tout en identifiant à tort des impacts de positons comme du ¹⁴C dans moins de 1 % des cas, ce qui a nettement amélioré la résolution sur la charge totale là où les deux se recouvrent fortement dans l'espace et dans le temps.