論文の概要: Autoencoders for Real-Time SUEP Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13595v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 16:35:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 12:08:03.789355
- Title: Autoencoders for Real-Time SUEP Detection
- Title（参考訳）: リアルタイムスエップ検出のためのオートエンコーダ
- Authors: Simranjit Singh Chhibra, Nadezda Chernyavskaya, Benedikt Maier,
Maurzio Pierini and Syed Hasan
- Abstract要約: 深層学習に基づく異常検出手法を開発し、QCDジェットを拒絶し、SUEPを含む異常なシグネチャをリアルタイムに識別する。
QCDジェットの空間特性を学習した訓練されたオートエンコーダは、SuEPイベントの40%を検出でき、QCDイベントの誤タグレートは2%以下である。
トレーニングされたモデルは、QCDジェットに対して実験的なシグネチャ異常を予測する新しい物理モデルに適用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Confining dark sectors with pseudo-conformal dynamics can produce Soft
Unclustered Energy Patterns, or SUEPs, at the Large Hadron Collider: the
production of dark quarks in proton-proton collisions leading to a dark shower
and the high-multiplicity production of dark hadrons. The final experimental
signature is spherically-symmetric energy deposits by an anomalously large
number of soft Standard Model particles with a transverse energy of a few
hundred MeV. The dominant background for the SUEP search, if it gets produced
via gluon-gluon fusion, is multi-jet QCD events. We have developed a deep
learning-based Anomaly Detection technique to reject QCD jets and identify any
anomalous signature, including SUEP, in real-time in the High-Level Trigger
system of the Compact Muon Solenoid experiment at the Large Hadron Collider. A
deep convolutional neural autoencoder network has been trained using QCD events
by taking transverse energy deposits in the inner tracker, electromagnetic
calorimeter, and hadron calorimeter sub-detectors as 3-channel image data. To
tackle the biggest challenge of the task, due to the sparse nature of the data:
only ~0.5% of the total ~300 k image pixels have non-zero values, a
non-standard loss function, the inverse of the so-called Dice Loss, has been
exploited. The trained autoencoder with learned spatial features of QCD jets
can detect 40% of the SUEP events, with a QCD event mistagging rate as low as
2%. The model inference time has been measured using the Intel CoreTM i5-9600KF
processor and found to be ~20 ms, which perfectly satisfies the High-Level
Trigger system's latency of O(100) ms. Given the virtue of the unsupervised
learning of the autoencoders, the trained model can be applied to any new
physics model that predicts an experimental signature anomalous to QCD jets.
- Abstract（参考訳）: ダークセクターを疑似等角力学で固定することで、大型ハドロン衝突器(Large Hadron Collider)でソフト・アンクラスタド・エナジー・パターン(SUEP)を生成できる: ダークシャワーやダークハドロンの高多重度生産につながる陽子-陽子衝突におけるダーククォークの生成。
最後の実験的署名は、数百mevの逆エネルギーを持つ異常に多数の軟質標準模型粒子による球対称なエネルギー沈着である。
SUEP探索の背景は、グルーオングルーオン融合によって生成される場合、マルチジェットQCDイベントである。
我々は,大型ハドロン衝突型加速器におけるコンパクト・ムーン・ソレノイド実験の高レベルトリガーシステムにおいて,QCDジェットを拒絶し,SUEPを含む異常シグネチャをリアルタイムに同定する,ディープラーニングに基づく異常検出手法を開発した。
深部畳み込み型ニューラルオートエンコーダネットワークは、内部トラッカー、電磁カロリーメータ、ハドロンカロリーメータサブ検出器を3チャンネル画像データとして、QCDイベントを用いて訓練されている。
タスクの最大の課題に取り組むために、データのスパース性のために、合計300k画像ピクセルの 0.5% はゼロではない値を持ち、非標準損失関数であるDice Loss の逆が利用されてきた。
QCDジェットの空間特性を学習した訓練されたオートエンコーダは、SuEPイベントの40%を検出でき、QCDイベントの誤タグレートは2%以下である。
モデル推論時間はIntel CoreTM i5-9600KFプロセッサを用いて測定され、約20msであることが判明し、これはハイレベルトリガーシステムのO(100)msの遅延を完全に満足している。
関連論文リスト
- Conditioned quantum-assisted deep generative surrogate for particle-calorimeter interactions [6.753162356016995]
本研究では,大型ハドロン衝突型加速器シミュレーションのための量子支援深部生成モデルを提案する。
このモデルでは,条件付き変分オートエンコーダ (VAE) と条件付き制限ボルツマンマシン (RBM) を統合する。
RBMノードと接続は、サンプリングのためにD-WaveのPegasus-structured textitAdvantage Quantum Annealer (QA)上でqubitsと couplerを使用するように慎重に設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-30T10:08:03Z) - A Comparison of Deep Learning Models for Proton Background Rejection
with the AMS Electromagnetic Calorimeter [0.0]
アルファ磁気分光計(Alpha Magnetic Spectrometer、AMS)は、国際宇宙ステーション(ISS)に搭載されている高精度粒子検出器である。
AMSによって宇宙空間で測定されたポジトロンフラックスは、予想外の25GeV以上の軟化と280GeV以上の硬化を伴っている。
深層学習(DL)を用いたAMS ECALを用いた新しい粒子識別手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T04:06:05Z) - Design and simulation of a transmon qubit chip for Axion detection [103.69390312201169]
超伝導量子ビットに基づくデバイスは、量子非劣化測定(QND)による数GHz単一光子の検出に成功している。
本研究では,Qub-ITの超伝導量子ビットデバイスの実現に向けた状況を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:11:42Z) - Triggering Dark Showers with Conditional Dual Auto-Encoders [1.5615730862955413]
本稿では,コライダにおける一般およびモデルに依存しない新しい物理探索のための条件付きデュアルオートエンコーダ(CoDAE)のファミリーを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T15:13:18Z) - Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System
Size [67.09349921751341]
量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。
量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。
ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T19:00:04Z) - Long-Range Zero-Shot Generative Deep Network Quantization [46.67334554503704]
量子化は、浮動小数点数を持つディープネットワークモデルを低ビット幅数で近似する。
我々はLong-Range Zero-Shot Generative Deep Network Quantization (LRQ)と呼ばれる新しいディープネットワーク量子化器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-13T04:43:52Z) - Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum
advantage with a decoherent target [62.997667081978825]
複数モードデータの検証に指紋としてグループカウント確率の正P位相空間シミュレーションを用いる。
偽データを解き放つ方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T12:00:45Z) - Collider Events on a Quantum Computer [0.0]
本稿では、離散QCD法を用いてパルトンシャワーを合成する新しい手法を提案する。
これは、現実的な高エネルギー粒子衝突イベントをシミュレートするために、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスが初めて使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-21T18:07:22Z) - A Probabilistic Autoencoder for Type Ia Supernovae Spectral Time Series [1.3316902142331577]
我々は、スペクトル時系列のスパース集合からIa型超新星(SNe Ia)の固有多様性を学習するために確率論的自己エンコーダを構築する。
PAEは低次元の潜伏空間を学習し、人口内に存在する非線形な特徴を捉えていることを示す。
次に、SNe Ia上の多くの下流タスクにPAEを使用し、より正確に宇宙論的な分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-15T17:58:27Z) - Autoencoders for unsupervised anomaly detection in high energy physics [105.54048699217668]
QCDジェット画像の背景にあるトップジェット画像のタグ付けについて検討する。
標準オートエンコーダ設定をモデル非依存の異常タガーとはみなせないことを示す。
モデル非依存異常検出の課題に対する性能改善策を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T05:06:57Z) - Hardware-efficient error-correcting codes for large nuclear spins [62.997667081978825]
本稿では、実験的に実現可能な演算を用いて、核スピンの位相反転を補正するハードウェア効率の量子プロトコルを提案する。
結果は、修正されたスピンベースの量子ビットに対して実現可能なブループリントを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-15T17:14:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。