論文の概要: TIDMAD: Time Series Dataset for Discovering Dark Matter with AI Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04378v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 22:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 18:49:00.518033
• Title: TIDMAD: Time Series Dataset for Discovering Dark Matter with AI Denoising
• Title（参考訳）: TIDMAD:AIによる暗黒物質発見のための時系列データセット
• Authors: J. T. Fry, Aobo Li, Lindley Winslow, Xinyi Hope Fu, Zhenghao Fu, Kaliroe M. W. Pappas,
• Abstract要約: ダークマターの起源は 現代物理学において 最も重要な問題の一つです ABRACADABRA実験は暗黒物質を探索するために特別に設計された。 このデータリリースは、コアAIアルゴリズムが信号を抽出し、実際の物理結果を生成することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4429545804570502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dark matter makes up approximately 85% of total matter in our universe, yet it has never been directly observed in any laboratory on Earth. The origin of dark matter is one of the most important questions in contemporary physics, and a convincing detection of dark matter would be a Nobel-Prize-level breakthrough in fundamental science. The ABRACADABRA experiment was specifically designed to search for dark matter. Although it has not yet made a discovery, ABRACADABRA has produced several dark matter search results widely endorsed by the physics community. The experiment generates ultra-long time-series data at a rate of 10 million samples per second, where the dark matter signal would manifest itself as a sinusoidal oscillation mode within the ultra-long time series. In this paper, we present the TIDMAD -- a comprehensive data release from the ABRACADABRA experiment including three key components: an ultra-long time series dataset divided into training, validation, and science subsets; a carefully-designed denoising score for direct model benchmarking; and a complete analysis framework which produces a community-standard dark matter search result suitable for publication as a physics paper. This data release enables core AI algorithms to extract the signal and produce real physics results thereby advancing fundamental science. The data downloading and associated analysis scripts are available at https://github.com/jessicafry/TIDMAD
• Abstract（参考訳）: ダークマターは宇宙の物質の約85%を占めていますが、地球上の実験室では直接観測されていません。 ダークマターの起源は、現代物理学において最も重要な問題の一つであり、ダークマターを確実に検出することは、基礎科学におけるノーベル賞レベルのブレークスルーとなるだろう。 ABRACADABRA実験は暗黒物質を探すために特別に設計された。 発見はまだされていないが、ABRACADABRAは物理学界で広く支持されている暗黒物質探索の結果を多数生成している。 実験では、超長い時系列データを毎秒1000万サンプルの速度で生成し、そこでダークマター信号は超長い時系列の中で正弦波振動モードとして現れる。 本稿では、ABRACADABRA実験から得られた包括的なデータリリースであるTIDMADについて、トレーニング、検証、科学サブセットに分割した超長期時系列データセット、直接モデルベンチマークのための慎重に設計されたデノナイズスコア、および物理論文として出版に適したコミュニティ標準ダークマター検索結果を生成する完全な分析フレームワークについて述べる。 このデータリリースにより、コアAIアルゴリズムが信号を抽出し、実際の物理結果を生成することにより、基礎科学が前進する。 データダウンロードと関連する解析スクリプトはhttps://github.com/jessicafry/TIDMADで公開されている。

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