論文の概要: Score-based Generative Models for Calorimeter Shower Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11898v1
- Date: Fri, 17 Jun 2022 18:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-04 03:31:31.707255
- Title: Score-based Generative Models for Calorimeter Shower Simulation
- Title(参考訳): カロリメータシャワーシミュレーションのためのスコアベース生成モデル
- Authors: Vinicius Mikuni and Benjamin Nachman
- Abstract要約: カロスコア(CaloScore)は、カロリーメータのシャワー発生に応用したコライダー物理のためのスコアベース生成モデルである。
CaloScoreは、コライダー物理学におけるスコアベースの生成モデルの最初の応用であり、全てのデータセットに対して高忠実度カロリー画像を生成することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0813318162800707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Score-based generative models are a new class of generative algorithms that
have been shown to produce realistic images even in high dimensional spaces,
currently surpassing other state-of-the-art models for different benchmark
categories and applications. In this work we introduce CaloScore, a score-based
generative model for collider physics applied to calorimeter shower generation.
Three different diffusion models are investigated using the Fast Calorimeter
Simulation Challenge 2022 dataset. CaloScore is the first application of a
score-based generative model in collider physics and is able to produce
high-fidelity calorimeter images for all datasets, providing an alternative
paradigm for calorimeter shower simulation.
- Abstract(参考訳): スコアベース生成モデル(Score-based generative model)は、高次元空間においても現実的な画像を生成することが示されている新しい生成アルゴリズムのクラスである。
本研究では,衝突型加速器物理のためのスコアベース生成モデルであるcaloscoreについて紹介する。
高速カロリメータシミュレーションチャレンジ2022データセットを用いて3つの異なる拡散モデルを検討した。
CaloScoreは、コライダー物理学におけるスコアベースの生成モデルの最初の応用であり、全てのデータセットに対して高忠実度カロリー画像を生成することができ、カロリーメータシャワーシミュレーションの代替パラダイムを提供する。
関連論文リスト
- ZeroShape: Regression-based Zero-shot Shape Reconstruction [56.652766763775226]
単一画像ゼロショット3次元形状再構成の問題点について検討する。
最近の研究は、3Dアセットの生成的モデリングを通してゼロショット形状復元を学習している。
我々はZeroShapeが最先端の手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T01:56:34Z) - CaloClouds II: Ultra-Fast Geometry-Independent Highly-Granular
Calorimeter Simulation [0.0]
生成する機械学習モデルは、物理解析において従来のシミュレーションチェーンをスピードアップし、拡張することが示されている。
主要な進歩として最近導入されたCaloCloudsモデルがあり、予想される国際大型検出器(ILD)の電磁熱量計のための点雲としてカロリーメータシャワーを生成する。
この記事では、多数の重要な改善が加えられたCaloClouds IIを紹介します。これには、連続的なスコアベースのモデリングが含まれています。これにより、CaloCloudsに匹敵する25ステップのサンプリングが可能になり、単一のCPU上でGeant4よりも6倍のスピードアップを実現します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T18:00:02Z) - Comparison of Point Cloud and Image-based Models for Calorimeter Fast
Simulation [48.26243807950606]
2つの最先端スコアベースのモデルが、同じカロリーメータのシミュレーションに基づいてトレーニングされ、直接比較される。
生成モデルは、高次元のカロリーメーターデータセットを正確に生成することが示されている新しい生成モデルのクラスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T08:20:45Z) - Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models
(GAAMs) for fast calorimeter simulation [6.099458999905677]
生成モデルはより高速なサンプル生産を提供することができるが、現在は特定の検出器測地の性能を最適化するためにかなりの努力が必要である。
我々は,温度計の応答が幾何によってどのように変化するかを学習する自動回帰モデルを開発した。
幾何認識モデルは、いくつかの指標で50ドル以上もするベースライン無意識モデルより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T08:54:49Z) - Geometry-aware Autoregressive Models for Calorimeter Shower Simulations [6.01665219244256]
本研究では, 幾何線量に基づく幾何学的自己回帰モデルを構築した。
これは、新しい目に見えないカロリーメーターに一般化できるモデルを構築するための、概念実証の重要なステップである。
このようなモデルは、大型ハドロン衝突型加速器実験において、カロリーメータシミュレーションに使用される数百の生成モデルを置き換えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T01:45:17Z) - Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network
Simulator [57.57321628587564]
本研究では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのハイブリッドグラフネットワークシミュレータ (HGNS) を提案する。
HGNSは、流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と、圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成されている。
産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推算時間を短縮できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T17:29:57Z) - CaloFlow: Fast and Accurate Generation of Calorimeter Showers with
Normalizing Flows [0.0]
正規化フローに基づく高速検出器シミュレーションフレームワークであるCaloFlowを紹介する。
本研究は, フローの正規化により, 極めて高い忠実度で多チャンネルのカロリーメータシャワーを再現できることを初めて実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T18:00:02Z) - Machine learning for rapid discovery of laminar flow channel wall
modifications that enhance heat transfer [56.34005280792013]
任意の, 平坦な, 非平坦なチャネルの正確な数値シミュレーションと, ドラッグ係数とスタントン数を予測する機械学習モデルを組み合わせる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,数値シミュレーションのわずかな時間で,目標特性を正確に予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T16:14:02Z) - Conditional Constrained Graph Variational Autoencoders for Molecule
Design [70.59828655929194]
本稿では、このキーイデアを最先端のモデルで実装した、条件制約付きグラフ変分オートエンコーダ(CCGVAE)を提案する。
分子生成のために広く採用されている2つのデータセットについて、いくつかの評価指標について改善した結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T21:58:07Z) - Hybrid modeling: Applications in real-time diagnosis [64.5040763067757]
我々は、機械学習にインスパイアされたモデルと物理モデルを組み合わせた、新しいハイブリッドモデリングアプローチの概要を述べる。
このようなモデルをリアルタイム診断に利用しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T00:44:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。