論文の概要: Predicting the Future of the CMS Detector: Crystal Radiation Damage and
Machine Learning at the LHC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15291v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 20:14:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 14:47:23.681402
- Title: Predicting the Future of the CMS Detector: Crystal Radiation Damage and
Machine Learning at the LHC
- Title（参考訳）: CMS検出器の将来予測:LHCにおける結晶放射線損傷と機械学習
- Authors: Bhargav Joshi and Taihui Li and Buyun Liang and Roger Rusack and Ju
Sun
- Abstract要約: CMS実験は75,848個の鉛タングステート結晶を用いて、陽子-陽子衝突で生じる電子と光子のエネルギーを測定する。
各結晶の透明性は、衝突生成物からの放射による結晶の光学特性の変化を追跡するレーザー監視システムによって監視される。
2016年から2018年にかけてのCMSコラボレーションによって収集された結晶モニタリングデータの公開データのリリースについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5348690973777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The 75,848 lead tungstate crystals in CMS experiment at the CERN Large Hadron
Collider are used to measure the energy of electrons and photons produced in
the proton-proton collisions. The optical transparency of the crystals degrades
slowly with radiation dose due to the beam-beam collisions. The transparency of
each crystal is monitored with a laser monitoring system that tracks changes in
the optical properties of the crystals due to radiation from the collision
products. Predicting the optical transparency of the crystals, both in the
short-term and in the long-term, is a critical task for the CMS experiment. We
describe here the public data release, following FAIR principles, of the
crystal monitoring data collected by the CMS Collaboration between 2016 and
2018. Besides describing the dataset and its access, the problems that can be
addressed with it are described, as well as an example solution based on a Long
Short-Term Memory neural network developed to predict future behavior of the
crystals.
- Abstract（参考訳）: CERN大ハドロン衝突型加速器におけるCMS実験における75,848個の鉛タングステート結晶は、陽子-陽子衝突で生じる電子と光子のエネルギーを測定するために用いられる。
結晶の光学透過度はビームビーム衝突による放射線照射によりゆっくりと劣化する。
各結晶の透明性は、衝突生成物からの放射による結晶の光学特性の変化を追跡するレーザー監視システムによって監視される。
結晶の光学的透明性を短期的にも長期的にも予測することは、CMS実験にとって重要な課題である。
2016年から2018年にかけてのCMSコラボレーションによって収集された結晶モニタリングデータの、FAIR原則に従う公開データのリリースについて説明する。
データセットとそのアクセスを説明することに加えて、それで対処できる問題と、結晶の将来的な挙動を予測するために開発されたLong Short-Term Memory Neural Networkに基づくサンプルソリューションについて説明する。
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