論文の概要: Sim-to-real supervised domain adaptation for radioisotope identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07069v3
• Date: Fri, 10 Oct 2025 23:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 22:41:56.068021
• Title: Sim-to-real supervised domain adaptation for radioisotope identification
• Title（参考訳）: ラジオアイソトープ同定のためのSim-to-real教師付きドメイン適応
• Authors: Peter Lalor, Henry Adams, Alex Hagen,
• Abstract要約: 機械学習は、ガンマ分光法を用いて放射性同位体識別の速度と信頼性を向上させる可能性がある。 しかし、訓練のための実験データセットを慎重にラベル付けすることは、しばしば違法に高価である。 教師付き領域適応は,ラジオアイソトープ識別モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.061173711613792085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has the potential to improve the speed and reliability of radioisotope identification using gamma spectroscopy. However, meticulously labeling an experimental dataset for training is often prohibitively expensive, while training models purely on synthetic data is risky due to the domain gap between simulated and experimental measurements. In this research, we demonstrate that supervised domain adaptation can substantially improve the performance of radioisotope identification models by transferring knowledge between synthetic and experimental data domains. We consider two domain adaptation scenarios: (1) a simulation-to-simulation adaptation, where we perform multi-label proportion estimation using simulated high-purity germanium detectors, and (2) a simulation-to-experimental adaptation, where we perform multi-class, single-label classification using measured spectra from handheld lanthanum bromide (LaBr) and sodium iodide (NaI) detectors. We begin by pretraining a spectral classifier on synthetic data using a custom transformer-based neural network. After subsequent fine-tuning on just 64 labeled experimental spectra, we achieve a test accuracy of 96% in the sim-to-real scenario with a LaBr detector, far surpassing a synthetic-only baseline model (75%) and a model trained from scratch (80%) on the same 64 spectra. Furthermore, we demonstrate that domain-adapted models learn more human-interpretable features than experiment-only baseline models. Overall, our results highlight the potential for supervised domain adaptation techniques to bridge the sim-to-real gap in radioisotope identification, enabling the development of accurate and explainable classifiers even in real-world scenarios where access to experimental data is limited.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、ガンマ分光法を用いて放射性同位体識別の速度と信頼性を向上させる可能性がある。 しかし、実験データセットを慎重にラベル付けすることは、しばしば違法にコストがかかるが、シミュレーションと実験の間のドメインギャップのため、純粋に合成データに基づくトレーニングモデルは危険である。 本研究では, 総合データ領域と実験データ領域間の知識の伝達により, 教師付き領域適応がラジオアイソトープ識別モデルの性能を大幅に向上できることを実証する。 我々は,(1)高純度ゲルマニウム検出器を用いたマルチラベル比推定を行うシミュレーション・ツー・シミュレート・アダプティブ,(2)手持ちランタン・ブロミド(LaBr)およびヨウ化ナトリウム(NaI)検出器のスペクトルを用いたマルチクラス・シングルラベル分類を行うシミュレーション・ツー・シミュレート・アダプティブの2つのシナリオを考察する。 まず、独自のトランスフォーマーベースニューラルネットワークを用いて、合成データにスペクトル分類器を事前学習する。 その後、わずか64個のラベル付き実験スペクトルを微調整した後、LaBr検出器によるSim-to-realシナリオにおいて96%の精度を達成し、同じ64個のスペクトル上で、合成専用ベースラインモデル(75%)とスクラッチから訓練されたモデル(80%)をはるかに上回った。 さらに,実験専用ベースラインモデルよりも,ドメイン適応モデルの方が人間解釈可能な特徴を学習できることを実証した。 以上の結果から,実験データへのアクセスが制限された実世界のシナリオにおいても,ラジオアイソトープ識別におけるシミュレート・トゥ・リアルギャップを埋めるため,教師付きドメイン適応手法の可能性を強調した。

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