Fugu-MT 論文翻訳(概要): First Full-Event Reconstruction from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Real Data with Deep Learning

論文の概要: First Full-Event Reconstruction from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Real Data with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14927v1
Date: Mon, 31 May 2021 12:51:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-01 16:51:56.970187
Title: First Full-Event Reconstruction from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Real Data with Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による大気ケレンコフ望遠鏡の実データからの初のフルイベント再構成
Authors: Mika\"el Jacquemont (LAPP), Thomas Vuillaume (LAPP), Alexandre Benoit (LISTIC), Gilles Maurin (LAPP), Patrick Lambert (LISTIC), Giovanni Lamanna (LAPP)
Abstract要約: チェレンコフ望遠鏡アレイは、地上のガンマ線天文学の未来である。地上で作られた最初のプロトタイプ望遠鏡であるLarge Size Telescope 1は現在、最初の科学データを収集している。我々は、深層畳み込みニューラルネットワークに基づくフルイベント再構築の開発とその実データへの適用を初めて提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Cherenkov Telescope Array is the future of ground-based gamma-ray astronomy. Its first prototype telescope built on-site, the Large Size Telescope 1, is currently under commissioning and taking its first scientific data. In this paper, we present for the first time the development of a full-event reconstruction based on deep convolutional neural networks and its application to real data. We show that it outperforms the standard analysis, both on simulated and on real data, thus validating the deep approach for the CTA data analysis. This work also illustrates the difficulty of moving from simulated data to actual data.
Abstract（参考訳）: チェレンコフ望遠鏡アレイは、地上のガンマ線天文学の未来である。地上で作られた最初のプロトタイプ望遠鏡であるLarge Size Telescope 1は現在、最初の科学データを収集している。本稿では,深層畳み込みニューラルネットワークに基づくフルイベント再構成の開発と実データへの適用について述べる。シミュレーションと実データの両方で標準解析よりも優れており、ctaデータ解析の深いアプローチを検証することができる。この研究は、シミュレーションデータから実際のデータに移行することの難しさも示している。

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