Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trigger-Level Event Reconstruction for Neutrino Telescopes Using Sparse Submanifold Convolutional Neural Networks

論文の概要: Trigger-Level Event Reconstruction for Neutrino Telescopes Using Sparse Submanifold Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08812v1
Date: Wed, 15 Mar 2023 17:59:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-16 18:00:06.535389
Title: Trigger-Level Event Reconstruction for Neutrino Telescopes Using Sparse Submanifold Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: スパースサブマニフォールド畳み込みニューラルネットワークを用いたニュートリノ望遠鏡のトリガーレベルイベント再構成
Authors: Felix J. Yu, Jeffrey Lazar, Carlos A. Arg\"uelles
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はニュートリノ望遠鏡を含む科学データ分析に広く応用されている。これらの問題の解決策としてスパースサブマニフォールド畳み込み(SSCNN)を提案する。 SSCNNイベント再構成性能は従来の機械学習アルゴリズムに匹敵するか否かを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have seen extensive applications in scientific data analysis, including in neutrino telescopes. However, the data from these experiments present numerous challenges to CNNs, such as non-regular geometry, sparsity, and high dimensionality. Consequently, CNNs are highly inefficient on neutrino telescope data, and require significant pre-processing that results in information loss. We propose sparse submanifold convolutions (SSCNNs) as a solution to these issues and show that the SSCNN event reconstruction performance is comparable to or better than traditional and machine learning algorithms. Additionally, our SSCNN runs approximately 16 times faster than a traditional CNN on a GPU. As a result of this speedup, it is expected to be capable of handling the trigger-level event rate of IceCube-scale neutrino telescopes. These networks could be used to improve the first estimation of the neutrino energy and direction to seed more advanced reconstructions, or to provide this information to an alert-sending system to quickly follow-up interesting events.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はニュートリノ望遠鏡を含む科学データ分析に広く応用されている。しかし、これらの実験のデータは、非正則幾何学、スパーシティ、高次元など、cnnに多くの課題をもたらしている。したがって、cnnはニュートリノ望遠鏡のデータでは極めて非効率であり、情報損失をもたらす重要な前処理を必要とする。これらの問題の解決策としてスパースサブマニフォールド畳み込み(SSCNN)を提案し、SSCNNイベント再構成性能が従来の機械学習アルゴリズムに匹敵するか否かを示す。さらに、SSCNNはGPU上の従来のCNNの約16倍の速度で動作します。このスピードアップの結果、アイスキューブスケールのニュートリノ望遠鏡のトリガーレベルの事象率を処理できることが期待されている。これらのネットワークは、ニュートリノエネルギーと方向の最初の推定を改善して、より高度な再構築を施したり、興味深い出来事を素早くフォローアップするために警告送信システムにこの情報を提供するために使用できる。

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