論文の概要: Autoencoders for Real-Time SUEP Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13595v3
• Date: Fri, 5 Jul 2024 11:34:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 01:21:29.050259
• Title: Autoencoders for Real-Time SUEP Detection
• Title（参考訳）: リアルタイムSUEP検出のためのオートエンコーダ
• Authors: Simranjit Singh Chhibra, Nadezda Chernyavskaya, Benedikt Maier, Maurzio Pierini, 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,異常なシグネチャを識別する。 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、QCDイベントを用いて、横方向のエネルギ沈殿物を取り込むことで訓練されている。 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 (SUEP), 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 O(100) MeV. Assuming Yukawa-like couplings of the scalar portal state, the dominant production mode is gluon fusion, and the dominant background comes from 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. Due to the sparse nature of the data, only ~0.5% of the total ~300 k image pixels have non-zero values. To tackle this challenge, a non-standard loss function, the inverse of the so-called Dice Loss, is 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コンフォーマルなダイナミクスで閉じ込めることで、大型ハドロン衝突型加速器(Large Hadron Collider)でソフト・アンクラスタド・エナジー・パターン(SUEP: Soft Unclustered Energy Patterns)を生成できる: ダークシャワーとダークハドロンの高多重度生成につながる陽子-陽子衝突におけるダーククォークの生成。 最後の実験的なサインは、O(100) MeVの逆エネルギーを持つ不均一に多くのソフトスタンダードモデル粒子による球対称エネルギー堆積である。 スカラーポータル状態の湯川様結合を仮定すると、主な生成モードはグルーオン融合であり、主な背景はマルチジェットQCDイベントに由来する。 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を含む異常なシグネチャをリアルタイムに同定する,深層学習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。 データのスパースの性質のため、合計300kの画像ピクセルの0.5%はゼロではない。 この課題に対処するために、いわゆるDice Lossの逆関数である非標準損失関数が利用される。 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。 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。

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