論文の概要: Spatio-Temporal Anomaly Detection with Graph Networks for Data Quality
Monitoring of the Hadron Calorimeter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04190v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 18:33:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 14:18:31.714504
- Title: Spatio-Temporal Anomaly Detection with Graph Networks for Data Quality
Monitoring of the Hadron Calorimeter
- Title（参考訳）: ハドロン熱量計のデータ品質モニタリングのためのグラフネットワークを用いた時空間異常検出
- Authors: Mulugeta Weldezgina Asres, Christian Walter Omlin, Long Wang, David
Yu, Pavel Parygin, Jay Dittmann, Georgia Karapostoli, Markus Seidel,
Rosamaria Venditti, Luka Lambrecht, Emanuele Usai, Muhammad Ahmad, Javier
Fernandez Menendez, Kaori Maeshima and the CMS-HCAL Collaboration
- Abstract要約: CMS実験はCERNの大型ハドロン衝突型加速器(HCL)における高エネルギー衝突のための汎用検出器である。
オンラインデータ品質監視(DQM)システムを使用して、データ品質の損失を避けるために、素粒子データ取得問題を素早く発見し、診断する。
本稿では、畳み込みニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークを用いて、検出器を横断する粒子によって引き起こされる局所的な空間特性を学習するGraphSTADシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1420116121141344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The compact muon solenoid (CMS) experiment is a general-purpose detector for
high-energy collision at the large hadron collider (LHC) at CERN. It employs an
online data quality monitoring (DQM) system to promptly spot and diagnose
particle data acquisition problems to avoid data quality loss. In this study,
we present semi-supervised spatio-temporal anomaly detection (AD) monitoring
for the physics particle reading channels of the hadronic calorimeter (HCAL) of
the CMS using three-dimensional digi-occupancy map data of the DQM. We propose
the GraphSTAD system, which employs convolutional and graph neural networks to
learn local spatial characteristics induced by particles traversing the
detector, and global behavior owing to shared backend circuit connections and
housing boxes of the channels, respectively. Recurrent neural networks capture
the temporal evolution of the extracted spatial features. We have validated the
accuracy of the proposed AD system in capturing diverse channel fault types
using the LHC Run-2 collision data sets. The GraphSTAD system has achieved
production-level accuracy and is being integrated into the CMS core production
system--for real-time monitoring of the HCAL. We have also provided a
quantitative performance comparison with alternative benchmark models to
demonstrate the promising leverage of the presented system.
- Abstract（参考訳）: 小型ミューオンソレノイド (CMS) 実験はCERNの大型ハドロン衝突型加速器 (LHC) で高エネルギー衝突を行う汎用検出器である。
オンラインデータ品質監視(DQM)システムを使用して、データ品質の損失を避けるために、素粒子データ取得問題を迅速に発見、診断する。
本研究では,DQMの3次元ジギ占有地図データを用いて,CMSのハドロン熱量計(HCAL)の物理粒子読影チャネルに対する半教師付き時空間異常検出(AD)モニタリングを提案する。
本稿では,コンボリューションニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークを用いて,検出器を横切る粒子による局所的空間特性と,チャネルの共有回路接続とハウジングボックスによる大域的挙動を学習するグラフスタッドシステムを提案する。
繰り返しニューラルネットワークは、抽出された空間的特徴の時間的進化を捉える。
我々は,LHC Run-2の衝突データセットを用いて,多様なチャネル障害を捕捉するADシステムの精度を検証した。
GraphSTADシステムは、実運用レベルの精度を達成し、HCALのリアルタイム監視のためのCMSコアプロダクションシステムに統合されている。
また,提案システムの有望な活用を実証するために,代替ベンチマークモデルと定量的な性能比較を行った。
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