ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · Nature Machine Intelligence · 2026-09-30
На пути к моделям фундаментального типа для гетерогенных нейтринных детекторов энергетического фронтира с помощью самоконтролируемого предобучения
Оригинальное название: Towards foundation-style models for energy-frontier heterogeneous neutrino detectors via self-supervised pretraining
Интерпретация событий в нейтринных детекторах энергетического фронтира непрактична для традиционной реконструкции и затруднительна для обучаемых с учителем моделей при нехватке размеченных данных. Авторы предварительно обучают разреженный Vision Transformer с помощью реконструкции на основе маскированного автокодировщика и реляционных целей на уровне вокселей, а затем совместно дообучают его на классификацию и регрессию. На смоделированных событиях для предлагаемого калориметра FASER предварительное обучение улучшило идентификацию аромата и очарованных кварков, регрессию импульса и реконструкцию вершины, а примерно при 1000 размеченных событий предобученный энкодер сравнялся по качеству классификации аромата с моделью, обученной с нуля.