論文の概要: DINAMO: Dynamic and INterpretable Anomaly MOnitoring for Large-Scale Particle Physics Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19237v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 15:51:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:58:13.349730
• Title: DINAMO: Dynamic and INterpretable Anomaly MOnitoring for Large-Scale Particle Physics Experiments
• Title（参考訳）: DINAMO:大規模粒子物理実験のための動的・予測不能な異常監視
• Authors: Arsenii Gavrikov, Julián García Pardiñas, Alberto Garfagnini,
• Abstract要約: 異常検出の自動化を目的とした,新しい,解釈可能な,堅牢でスケーラブルなDQMアルゴリズムを提案する。 提案手法は, 統計的変異を特徴とするヒストグラムテンプレートを組込み不確かさで構築する。 合成データセットの実験は、これらの手法の高精度、適応性、解釈可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Ensuring reliable data collection in large-scale particle physics experiments demands Data Quality Monitoring (DQM) procedures to detect possible detector malfunctions and preserve data integrity. Traditionally, this resource-intensive task has been handled by human shifters that struggle with frequent changes in operational conditions. We present novel, interpretable, robust, and scalable DQM algorithms designed to automate anomaly detection in time-dependent settings. Our approach constructs evolving histogram templates with built-in uncertainties, featuring both a statistical variant - extending the classical Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) - and a machine learning (ML)-enhanced version that leverages a transformer encoder for improved adaptability. Experimental validations on synthetic datasets demonstrate the high accuracy, adaptability, and interpretability of these methods, with the statistical variant being commissioned in the LHCb experiment at the Large Hadron Collider, underscoring its real-world impact. The code used in this study is available at https://github.com/ArseniiGav/DINAMO.
• Abstract（参考訳）: 大規模粒子物理学実験における信頼性の高いデータ収集を保証するためには、検出の故障を検出し、データの整合性を維持するためのデータ品質モニタリング(DQM)手順が必要である。 伝統的に、このリソース集約的なタスクは、操作条件の頻繁な変化に苦しむ人間のシフトによって処理されてきた。 本稿では,時間依存設定における異常検出の自動化を目的とした,新しい,解釈可能な,堅牢でスケーラブルなDQMアルゴリズムを提案する。 提案手法は,古典的指数重み付け平均値(EWMA)を拡張する統計的変種と,適応性向上のためにトランスフォーマーエンコーダを利用する機械学習(ML)拡張バージョンの両方を特徴とするヒストグラムテンプレートを組込みで構築する。 合成データセットに対する実験的な検証は、これらの手法の高精度、適応性、解釈可能性を示し、統計的変異はLHCb実験に委ねられ、実際の影響を裏付けるものである。 この研究で使用されたコードはhttps://github.com/ArseniiGav/DINAMO.comで公開されている。

関連論文リスト

• Predictive Maintenance Model Based on Anomaly Detection in Induction Motors: A Machine Learning Approach Using Real-Time IoT Data [0.0]
  本研究では,ポンプ,圧縮機,ファン,その他の産業機械で使用される誘導電動機の異常検出システムについて紹介する。 我々は、計算コストの低い前処理技術と機械学習(ML)モデルの組み合わせを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T18:43:45Z)
• Value function estimation using conditional diffusion models for control [62.27184818047923]
  拡散値関数(DVF)と呼ばれる単純なアルゴリズムを提案する。 拡散モデルを用いて環境-ロボット相互作用の連成多段階モデルを学ぶ。 本稿では,DVFを用いて複数のコントローラの状態を効率よく把握する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T18:40:55Z)
• Evaluating the Transferability of Machine-Learned Force Fields for Material Property Modeling [2.494740426749958]
  本稿では,機械学習力場の伝達性を評価するため,より包括的なベンチマークテストを提案する。 我々は、OpenMMパッケージと結合したグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの力場を用いて、ArgonのMDシミュレーションを実行する。 実験結果から, モデルが固体相の挙動を正確に把握できるのは, 固体相の構成がトレーニングデータセットに含まれる場合のみであることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T00:25:48Z)
• Differentiable Agent-based Epidemiology [71.81552021144589]
  GradABM(GradABM)は、エージェントベースのモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計で、勾配に基づく学習と自動微分が可能である。 GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T07:32:02Z)
• Supervising the Decoder of Variational Autoencoders to Improve Scientific Utility [1.014927488137914]
  確率的生成モデルは、仮説や設計実験を生成するために、推論されたパラメータを使用することができるため、科学的モデリングには魅力的である。 SVAE (Supervised Variational Autoencoders) はこの目的のために使用される。 我々は,デコーダに影響を与える2次監視フレームワーク(SOS-VAE)を開発し,予測潜在表現を誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T20:55:38Z)
• DAE : Discriminatory Auto-Encoder for multivariate time-series anomaly detection in air transportation [68.8204255655161]
  識別オートエンコーダ(DAE)と呼ばれる新しい異常検出モデルを提案する。 通常のLSTMベースのオートエンコーダのベースラインを使用するが、いくつかのデコーダがあり、それぞれ特定の飛行フェーズのデータを取得する。 その結果,DAEは精度と検出速度の両方で良好な結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T14:07:55Z)
• Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
  階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。 まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。 そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• Self-awareness in intelligent vehicles: Feature based dynamic Bayesian models for abnormality detection [4.251384905163326]
  本稿では,自律走行車における自己認識性向上のための新しい手法を提案する。 車両からの時系列データは、データ駆動型動的ベイズネットワーク(DBN)モデルの開発に使用される。 協調作業における共同異常検出が可能な初期レベル集団認識モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T09:29:47Z)
• Anomaly Detection With Conditional Variational Autoencoders [1.3541554606406663]
  我々は,Deep Conditional Variational Autoencoder (CVAE) を利用して,階層的に構造化されたデータを対象としたメトリクスとともに,元の損失関数を定義する。 CERN大ハドロン衝突型加速器における多くの粒子物理学実験の基本的な構成要素であるトリガーシステムを監視する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T08:39:37Z)
• SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection [63.253850875265115]
  外乱検出(OD)は、一般的なサンプルから異常物体を識別するための機械学習(ML)タスクである。 そこで我々は,SUODと呼ばれるモジュール型加速度システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T00:22:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。