論文の概要: Rejecting noise in Baikal-GVD data with neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04653v2
• Date: Sun, 9 Jul 2023 11:36:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 22:33:45.228925
• Title: Rejecting noise in Baikal-GVD data with neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたバイカルGVDデータのノイズ除去
• Authors: I. Kharuk, G. Rubtsov, G. Safronov
• Abstract要約: 本稿では,相対論的粒子の伝搬から発する信号からのノイズヒットを効率的に分離するニューラルネットワークを提案する。 ネットワークのメトリクスは、モンテカルロシミュレーションデータセット上で99%の信号純度(精度)と96%の生存効率(リコール)に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Baikal-GVD is a large ($\sim$1 km$^3$) underwater neutrino telescope installed in the fresh waters of Lake Baikal. The deep lake water environment is pervaded by background light, which is detectable by Baikal-GVD's photosensors. We introduce a neural network for an efficient separation of these noise hits from the signal ones, stemming from the propagation of relativistic particles through the detector. The model has a U-net-like architecture and employs temporal (causal) structure of events. The neural network's metrics reach up to 99\% signal purity (precision) and 96\% survival efficiency (recall) on Monte-Carlo simulated dataset. We compare the developed method with the algorithmic approach to rejecting the noise and discuss other possible architectures of neural networks, including graph-based ones.
• Abstract（参考訳）: Baikal-GVDはバイカル湖の淡水に設置された大型($1 km$^3$)水中ニュートリノ望遠鏡である。 深い湖水環境は背景光によって浸透し、バイカルGVDの光センサーによって検出される。 本稿では,これらのノイズを信号から効率的に分離するためのニューラルネットワークを提案する。 モデルはU-netのようなアーキテクチャを持ち、イベントの時間的(因果的)構造を用いる。 ニューラルネットワークのメトリクスは、モンテカルロシミュレーションデータセット上で、99\%の信号純度(精度)と96\%の生存効率(リコール)に達する。 提案手法は,雑音を無視するアルゴリズム手法と比較し,グラフベースなど他のニューラルネットワークのアーキテクチャについて考察する。

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