論文の概要: Image Classification in High-Energy Physics: A Comprehensive Survey of Applications to Jet Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11934v2
- Date: Thu, 23 May 2024 17:06:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 06:09:38.886778
- Title: Image Classification in High-Energy Physics: A Comprehensive Survey of Applications to Jet Analysis
- Title（参考訳）: 高エネルギー物理における画像分類:ジェット解析への応用に関する総合的研究
- Authors: Hamza Kheddar, Yassine Himeur, Abbes Amira, Rachik Soualah,
- Abstract要約: 本稿では機械学習(ML)とその専門分野である深層学習(DL)を用いたアプリケーションの概要を紹介する。
本研究の第1部では, 各種粒子物理学の基礎を考察し, 利用可能な学習モデルとともに粒子物理を評価するためのガイドラインを策定する。
次に、よく定義されたビームエネルギーにおける陽子-陽子衝突を中心に高エネルギー衝突で再構成されたジェット画像の詳細な分類を行う。
提案技術は、高輝度LHC(HL-HLC)や将来の円柱ハドロンなどの将来のハドロン-ハドロン衝突体(HLC)に適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1070277982608605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nowadays, there has been a growing trend in the fields of high-energy physics (HEP) in its both parts experimental and phenomenological studies, to incorporate machine learning (ML) and its specialized branch, deep learning (DL). This review paper provides a thorough illustration of these applications using different DL approaches. The first part of the paper examines the basics of various particle physics types and sets up guidelines for assessing particle physics alongside the available learning models. Next, a detailed classification is provided for representing the jet images that are reconstructed in high energy collisions mainly with proton-proton collisions at well defined beam energies, covering various datasets, preprocessing techniques, and feature extraction and selection methods. The presented techniques can be applied to future hadron-hadron colliders (HLC) such as high luminosity LHC (HL-HLC) and future circular collider-hadron-hadron (FCC-hh). Next, the authors explore a number of AI models analysis designed specifically for images in HEP. We additionally undertake a closer look at the classification associated with images in hadron collisions, with an emphasis on Jets. In this review, we look into various state-of-the-art (SOTA) techniques in ML and DL, examining their implications for HEP demands. More precisely, this discussion tackles various applications in extensive detail, such as Jet tagging, Jet tracking, particle classification, and more. The review concludes with an analysis of the current state of HEP, using DL methodologies. It covers the challenges and potential areas for future research that will be illustrated for each application.
- Abstract（参考訳）: 近年,高エネルギー物理学(HEP, High-Energy Physics, HEP, HEP, HEP)の分野において, 機械学習(ML, 機械学習)とその専門分野である深層学習(DL, Deep Learning)を取り入れた研究が増えている。
本稿では、異なるDLアプローチを用いて、これらのアプリケーションの詳細な図表を提供する。
本研究の第1部では, 各種粒子物理学の基礎を考察し, 利用可能な学習モデルとともに粒子物理を評価するためのガイドラインを策定する。
次に、よく定義されたビームエネルギーにおける陽子-陽子衝突を中心に高エネルギー衝突で再構成されたジェット画像を表現するための詳細な分類、各種データセット、前処理技術、特徴抽出と選択方法について述べる。
提案手法は、高輝度LHC(HL-HLC)や将来の円形コライダー-ハドロン-ハドロン(FCC-hh)などの将来のハドロン-ハドロン衝突体(HLC)に適用できる。
次に、著者らは、HEPの画像に特化して設計された多数のAIモデル分析について検討する。
また,ハドロン衝突の画像に付随する分類についても,Jetsに重点を置いて検討した。
本稿では,ML と DL におけるSOTA (State-of-the-art) 技術について検討し,HEP 要求に対する影響について検討する。
より正確には、この議論はジェットタグ、ジェットトラッキング、粒子分類など、広範囲にわたる様々な応用に取り組む。
本総説では,HEPの現状をDL法を用いて分析した。
各アプリケーションで説明される今後の研究の課題と潜在的な領域について紹介する。
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