AI 與世界的難題 · 物理學 · arXiv · 2026-10-19
透過時空深度學習抑制大型液態閃爍體偵測器中的 $^{14}\mathrm{C}$ 光子擊中事件
原標題: Suppression of $^{14}\mathrm{C}$ photon hits in large liquid scintillator detectors via spatiotemporal deep learning
在液態閃爍體微中子偵測器中,¹⁴C 的 β 衰變所產生的光子會污染訊號,並使能量解析度變差。作者提出三種模型,包括一個閘控時空圖神經網路和兩個以 Transformer 為基礎的模型,用來在含有 ¹⁴C 堆疊的正電子事件中標記 ¹⁴C 光子擊中。在模擬測試資料上,這些模型標記出 25–48% 的 ¹⁴C 擊中,同時將正電子擊中誤判為 ¹⁴C 的比例控制在 1% 以下,顯著改善了兩者在空間與時間上高度重疊時的總電荷解析度。