AI 與世界的難題 · 物理學 · arXiv · 2026-10-20
利用實驗數據訓練的機器學習實現 BESIII 觸發系統的低延遲束流本底抑制
原標題: Low-Latency Beam-Background Suppression for the BESIII Trigger System Using Machine Learning Trained on Experimental Data
束流誘發的背景會提高高亮度正負電子對撞機的觸發與資料擷取速率。作者使用 48 個二元的 Level-1 觸發條件，在 BESIII 實驗數據上訓練精簡的神經網路分類器，其中一種配置以徑跡與飛行時間為基礎，另一種則以電磁量能器資訊為基礎。在強子事件效率相同的情況下，束流背景的偽陽性率相較於既有的觸發篩選降低了 20–60%，且該網路經證明適合以低延遲方式在 FPGA 上實作。