AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · भौतिकी · arXiv · 2026-10-19

Hyper-Kamiokande प्रयोग के लिए डीप-लर्निंग-आधारित निम्न-ऊर्जा ट्रिगर एल्गोरिदम

मूल शीर्षक: Deep-learning-based low-energy trigger algorithms for the Hyper-Kamiokande experiment

लेखकों ने Hyper-Kamiokande, एक बड़े जल चेरेनकोव संसूचक, के लिए डीप-लर्निंग ट्रिगर एल्गोरिदम का मूल्यांकन किया, जिनका लक्ष्य 7 MeV से कम के न्यूट्रिनो घटनाएँ हैं। एक पर्यवेक्षित वर्गीकारक और केवल संसूचक नॉइज़ पर प्रशिक्षित दो विसंगति-पहचान विधियों (एक ऑटोएन्कोडर और Manifold Projection-Diffusion Recovery) की तुलना हिट-काउंट ट्रिगर से की गई। 3 MeV के एकल इलेक्ट्रॉनों के लिए, पर्यवेक्षित मॉडल ने 76.7% सिग्नल दक्षता प्राप्त की, जबकि हिट-काउंट ट्रिगर की दक्षता 26.4% रही, और उसी संचालन बिंदु पर Manifold Projection-Diffusion Recovery ने 35.4% प्राप्त की, जबकि GPU अनुमान (inference) प्रति विंडो एक मिलीसेकंड से काफ़ी कम समय लेता है।

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