ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-19
Подавление фотонных срабатываний от $^{14}\mathrm{C}$ в больших жидкосцинтилляционных детекторах с помощью пространственно-временного глубокого обучения
Оригинальное название: Suppression of $^{14}\mathrm{C}$ photon hits in large liquid scintillator detectors via spatiotemporal deep learning
В жидкостных сцинтилляционных нейтринных детекторах фотоны от бета-распада ¹⁴C загрязняют сигнал и ухудшают энергетическое разрешение. Авторы предлагают три модели — управляемую (gated) пространственно-временную графовую нейронную сеть и две модели на основе Transformer — для маркировки фотонных хитов от ¹⁴C в позитронных событиях с наложением ¹⁴C. На симулированных тестовых данных они пометили 25–48% хитов от ¹⁴C, ошибочно принимая хиты позитронов за ¹⁴C менее чем в 1% случаев, что существенно улучшило разрешение по полному заряду там, где эти два сигнала сильно перекрываются в пространстве и времени.