論文の概要: Label-free timing analysis of modularized nuclear detectors with
physics-constrained deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11930v2
- Date: Fri, 28 Apr 2023 11:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 16:34:54.251523
- Title: Label-free timing analysis of modularized nuclear detectors with
physics-constrained deep learning
- Title（参考訳）: 物理制約深層学習によるモジュラー化核検出器のラベルフリータイミング解析
- Authors: Pengcheng Ai, Le Xiao, Zhi Deng, Yi Wang, Xiangming Sun, Guangming
Huang, Dong Wang, Yulei Li, Xinchi Ran
- Abstract要約: モジュール化された核検出器のタイミング解析のためのディープラーニングに基づく新しい手法を提案する。
本稿では,提案手法が求める最適関数の存在を数学的に証明し,モデルのトレーニングと校正のための体系的アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.300087534465919
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pulse timing is an important topic in nuclear instrumentation, with
far-reaching applications from high energy physics to radiation imaging. While
high-speed analog-to-digital converters become more and more developed and
accessible, their potential uses and merits in nuclear detector signal
processing are still uncertain, partially due to associated timing algorithms
which are not fully understood and utilized. In this paper, we propose a novel
method based on deep learning for timing analysis of modularized nuclear
detectors without explicit needs of labelling event data. By taking advantage
of the inner time correlation of individual detectors, a label-free loss
function with a specially designed regularizer is formed to supervise the
training of neural networks towards a meaningful and accurate mapping function.
We mathematically demonstrate the existence of the optimal function desired by
the method, and give a systematic algorithm for training and calibration of the
model. The proposed method is validated on two experimental datasets. In the
toy experiment, the neural network model achieves the single-channel time
resolution of 8.8 ps and exhibits robustness against concept drift in the
dataset. In the electromagnetic calorimeter experiment, several neural network
models (FC, CNN and LSTM) are tested to show their conformance to the
underlying physical constraint and to judge their performance against
traditional methods. In total, the proposed method works well in either ideal
or noisy experimental condition and recovers the time information from waveform
samples successfully and precisely.
- Abstract（参考訳）: パルスタイミングは核実験において重要な話題であり、高エネルギー物理学から放射線イメージングまで幅広い応用がある。
高速アナログ-デジタルコンバータはますます発展し、アクセスしやすくなっているが、核検出器信号処理におけるその潜在的な用途とメリットは、部分的には十分に理解され、利用されていないタイミングアルゴリズムのため、まだ不明である。
本稿では,イベントデータのラベル付けを必要とせず,モジュール型核検出器のタイミング解析を行うための深層学習に基づく新しい手法を提案する。
個々の検出器の内部時間相関を利用して、特別に設計された正規化器を用いたラベルフリー損失関数を形成し、ニューラルネットワークの有意義かつ正確なマッピング関数へのトレーニングを監督する。
本手法が求める最適関数の存在を数学的に証明し,モデルの学習と校正のための体系的アルゴリズムを与える。
提案手法は2つの実験データセット上で検証される。
玩具実験では、ニューラルネットワークモデルは8.8 psの単一チャネル時間分解能を達成し、データセットのコンセプトドリフトに対して堅牢性を示す。
電磁カロリメータ実験では、いくつかのニューラルネットワークモデル(fc、cnn、lstm)が基礎となる物理的制約への適合性を示し、従来の手法に対する性能を判定するためにテストされている。
総じて,提案手法は理想的あるいはうるさい実験条件において良好に動作し,波形サンプルからの時間情報を良好かつ正確に回収する。
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