AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Fizikia · arXiv · 2026-10-19
Algoriti za vichochezi vya nishati ya chini zinazotegemea ujifunzaji wa kina kwa jaribio la Hyper-Kamiokande
Kichwa asilia: Deep-learning-based low-energy trigger algorithms for the Hyper-Kamiokande experiment
Waandishi walitathmini algoriti za kichochezi za ujifunzaji wa kina kwa Hyper-Kamiokande, kitambuzi kikubwa cha Cherenkov cha maji, zinazolenga matukio ya nyutrino chini ya 7 MeV. Kiainishi chenye usimamizi na mbinu mbili za kugundua kasoro zilizofunzwa kwa kelele za kitambuzi pekee (autoencoder na Manifold Projection-Diffusion Recovery) zililinganishwa na kichochezi cha kuhesabu migongano. Kwa elektroni moja za 3 MeV, modeli yenye usimamizi ilifikia ufanisi wa ishara wa 76.7% dhidi ya 26.4% wa kichochezi cha kuhesabu migongano, na Manifold Projection-Diffusion Recovery ilifikia 35.4% katika hatua ileile ya uendeshaji, huku makisio ya GPU yakiwa chini sana ya milisekunde moja kwa kila dirisha.