AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · भौतिकी · arXiv · 2026-10-20

प्रायोगिक डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग का उपयोग करके BESIII ट्रिगर सिस्टम के लिए कम विलंबता वाला बीम-बैकग्राउंड दमन

मूल शीर्षक: Low-Latency Beam-Background Suppression for the BESIII Trigger System Using Machine Learning Trained on Experimental Data

बीम-जनित पृष्ठभूमि शोर उच्च-ल्यूमिनोसिटी इलेक्ट्रॉन-पॉज़िट्रॉन कोलाइडरों में ट्रिगर और डेटा-अधिग्रहण दर को बढ़ा देता है। लेखकों ने BESIII प्रयोग के डेटा पर, 48 बाइनरी Level-1 ट्रिगर शर्तों का उपयोग करते हुए, संक्षिप्त न्यूरल-नेटवर्क क्लासिफ़ायर प्रशिक्षित किए: एक विन्यास ट्रैकिंग और टाइम-ऑफ़-फ़्लाइट पर आधारित था और दूसरा विद्युतचुंबकीय-कैलोरीमीटर की जानकारी पर आधारित। हैड्रॉन-घटना दक्षता के समान स्तर पर, स्थापित ट्रिगर चयन की तुलना में बीम-पृष्ठभूमि की फ़ॉल्स-पॉज़िटिव दर 20–60% घट गई, और यह नेटवर्क कम विलंबता वाले FPGA कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त पाया गया।

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