L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique · arXiv · 2026-10-20
Suppression à faible latence du bruit de fond de faisceau pour le système de déclenchement de BESIII à l'aide d'un apprentissage automatique entraîné sur des données expérimentales
Titre original: Low-Latency Beam-Background Suppression for the BESIII Trigger System Using Machine Learning Trained on Experimental Data
Les bruits de fond induits par les faisceaux augmentent le taux de déclenchement et d'acquisition de données dans les collisionneurs électron-positron à haute luminosité. Les auteurs ont entraîné des classifieurs compacts à réseaux de neurones sur des données expérimentales de BESIII, en utilisant 48 conditions de déclenchement binaires de niveau 1, dans une configuration fondée sur la trajectographie et le temps de vol et dans une autre fondée sur les informations du calorimètre électromagnétique. À efficacité égale pour les événements hadroniques, le taux de faux positifs dus au bruit de fond des faisceaux a diminué de 20 à 60 % par rapport à la sélection de déclenchement établie, et le réseau s'est révélé adapté à une implémentation FPGA à faible latence.