論文の概要: Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models
(GAAMs) for fast calorimeter simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11531v5
- Date: Tue, 14 Nov 2023 19:07:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 20:38:23.541988
- Title: Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models
(GAAMs) for fast calorimeter simulation
- Title（参考訳）: 高速カロリーメータシミュレーションのための幾何学的自己回帰モデル(GAAM)による新しいジオメトリへの一般化
- Authors: Junze Liu, Aishik Ghosh, Dylan Smith, Pierre Baldi, Daniel Whiteson
- Abstract要約: 生成モデルはより高速なサンプル生産を提供することができるが、現在は特定の検出器測地の性能を最適化するためにかなりの努力が必要である。
我々は,温度計の応答が幾何によってどのように変化するかを学習する自動回帰モデルを開発した。
幾何認識モデルは、いくつかの指標で50ドル以上もするベースライン無意識モデルより優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.099458999905677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generation of simulated detector response to collision products is crucial to
data analysis in particle physics, but computationally very expensive. One
subdetector, the calorimeter, dominates the computational time due to the high
granularity of its cells and complexity of the interactions. Generative models
can provide more rapid sample production, but currently require significant
effort to optimize performance for specific detector geometries, often
requiring many models to describe the varying cell sizes and arrangements,
without the ability to generalize to other geometries. We develop a
$\textit{geometry-aware}$ autoregressive model, which learns how the
calorimeter response varies with geometry, and is capable of generating
simulated responses to unseen geometries without additional training. The
geometry-aware model outperforms a baseline unaware model by over $50\%$ in
several metrics such as the Wasserstein distance between the generated and the
true distributions of key quantities which summarize the simulated response. A
single geometry-aware model could replace the hundreds of generative models
currently designed for calorimeter simulation by physicists analyzing data
collected at the Large Hadron Collider. This proof-of-concept study motivates
the design of a foundational model that will be a crucial tool for the study of
future detectors, dramatically reducing the large upfront investment usually
needed to develop generative calorimeter models.
- Abstract（参考訳）: 衝突生成物に対するシミュレート検出器の応答は素粒子物理学のデータ解析に不可欠であるが、計算量は非常に高価である。
1つのサブ検出器であるカロリメータは、細胞の粒度が高く、相互作用の複雑さのために計算時間を支配している。
生成モデルは、より迅速なサンプル生産を提供することができるが、現在、特定の検出器ジオメトリのパフォーマンスを最適化するためにかなりの労力を必要としており、しばしば、他のジオメトリに一般化することなく、様々なセルサイズや配置を記述するために多くのモデルが必要となる。
我々は,温度計の応答が幾何によってどう変化するかを学習し,余分なトレーニングを伴わずに未知の測地に対するシミュレーション応答を生成できる,$\textit{geometry-aware}$ autoregressive modelを開発した。
幾何認識モデルは、生成したワッサーシュタイン距離や、シミュレーションされた応答を要約する鍵量の真の分布といったいくつかの指標において、ベースライン無意識モデルよりも50\%以上優れている。
1つの幾何学的認識モデルは、大型ハドロン衝突型加速器で収集されたデータを分析する物理学者によって、現在カロリーメーターシミュレーション用に設計された数百の生成モデルを置き換えることができる。
この概念実証研究は、将来の検出器の研究に不可欠な道具となる基礎モデルの設計を動機付け、通常生成熱量計モデルを開発するのに必要な大規模な事前投資を劇的に削減する。
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