論文の概要: Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11934v3
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:16:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:08.986061
• Title: Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理におけるジェット解析のための画像と点雲の分類
• Authors: Hamza Kheddar, Yassine Himeur, Abbes Amira, Rachik Soualah,
• Abstract要約: 本稿では、異なる機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アプローチを用いたアプリケーションの概要を紹介する。 提案技術は、高輝度LHC(HL-LHC)や将来の円形コライダーであるハドロンハドロン(FCChh)などの将来のハドロンハドロン衝突体(HHC)に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1070277982608605
• License:
• Abstract: Nowadays, there has been a growing trend in the field of high-energy physics (HEP), in both its 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 ML and DL approaches. The first part of the paper examines the basics of various particle physics types and establishes guidelines for assessing particle physics alongside the available learning models. Next, a detailed classification is provided for representing Jets that are reconstructed in high-energy collisions, mainly in proton-proton collisions at well-defined beam energies. This section covers various datasets, preprocessing techniques, and feature extraction and selection methods. The presented techniques can be applied to future hadron-hadron colliders (HHC), such as the high-luminosity LHC (HL-LHC) and the future circular collider - hadron-hadron (FCChh). The authors then explore several AI techniques analyses designed specifically for both image and point-cloud (PC) data in HEP. Additionally, a closer look is taken at the classification associated with Jet tagging in hadron collisions. In this review, various state-of-the-art (SOTA) techniques in ML and DL are examined, with a focus on their implications for HEP demands. More precisely, this discussion addresses 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 highlights the challenges and potential areas for future research, which are 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)を取り入れる研究が増えている。 本稿では,ML と DL の異なるアプローチを用いて,これらの応用例を概説する。 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確立する。 次に、高エネルギー衝突で再構成されたジェットを、よく定義されたビームエネルギーで主に陽子-陽子衝突で表現するための詳細な分類が提供される。 本項では、各種データセット、前処理技術、特徴抽出および選択方法について述べる。 提案技術は、高輝度LHC(HL-LHC)や将来の円形コライダーであるハドロン-ハドロン(FCChh)など、将来のハドロン-ハドロン衝突体(HHC)に適用することができる。 著者らはその後、HEPのイメージとポイントクラウド(PC)データに特化して設計されたいくつかのAI技術分析について検討した。 さらに、ハドロン衝突におけるジェットタグの分類について、より詳しく検討する。 本総説では, ML および 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着目した。 より正確には、Jetのタグ付け、Jetのトラッキング、パーティクル分類など、様々な応用に対処する。 本総説では,HEPの現状をDL法を用いて分析した。 それは、将来の研究における課題と潜在的な領域を強調し、各アプリケーションについて説明します。

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