論文の概要: CaloClouds: Fast Geometry-Independent Highly-Granular Calorimeter Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04847v1
• Date: Mon, 8 May 2023 16:44:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 13:31:17.407997
• Title: CaloClouds: Fast Geometry-Independent Highly-Granular Calorimeter Simulation
• Title（参考訳）: CaloClouds: 高速な幾何学非依存な高グラニュラーカロリメータシミュレーション
• Authors: Erik Buhmann, Sascha Diefenbacher, Engin Eren, Frank Gaede, Gregor Kasieczka, Anatolii Korol, William Korcari, Katja Kr\"uger, Peter McKeown
• Abstract要約: 高粒度検出器における粒子のシャワーのシミュレーションは、粒子物理学への機械学習の適用における重要なフロンティアである。 この研究は、初めて数千の空間点の点雲を3次元空間の検出器で直接生成し、固定格子構造に頼ることなく大きなブレークスルーを成し遂げた。
• 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: Simulating showers of particles in highly-granular detectors is a key frontier in the application of machine learning to particle physics. Achieving high accuracy and speed with generative machine learning models would enable them to augment traditional simulations and alleviate a major computing constraint. This work achieves a major breakthrough in this task by, for the first time, directly generating a point cloud of a few thousand space points with energy depositions in the detector in 3D space without relying on a fixed-grid structure. This is made possible by two key innovations: i) using recent improvements in generative modeling we apply a diffusion model to generate ii) an initial even higher-resolution point cloud of up to 40,000 so-called Geant4 steps which is subsequently down-sampled to the desired number of up to 6,000 space points. We showcase the performance of this approach using the specific example of simulating photon showers in the planned electromagnetic calorimeter of the International Large Detector (ILD) and achieve overall good modeling of physically relevant distributions.
• Abstract（参考訳）: 高粒度検出器における粒子のシャワーのシミュレーションは、粒子物理学への機械学習の適用における重要なフロンティアである。 生成機械学習モデルによって高い精度とスピードを達成することで、従来のシミュレーションを強化し、主要なコンピューティング制約を緩和することができる。 この研究は、固定格子構造に頼らずに3d空間の検出器にエネルギーが堆積した数千の宇宙点の点雲を初めて直接生成することで、このタスクにおける大きなブレークスルーを達成している。 これは2つの重要なイノベーションによって実現される。 一 生成モデルにおける最近の改良を活用して 拡散モデルを用いて ii) 初期より高分解能のポイント雲は、いわゆるgeant4ステップで、その後、所望の6,000のスペースポイントにダウンサンプリングされる。 本研究は,国際大検出器(ILD)の電磁熱量計における光子シャワーシミュレーションの具体例を用いて,本手法の性能を実証し,物理的に関連する分布の総合的モデリングを行う。

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