論文の概要: Antimatter Annihilation Vertex Reconstruction with Deep Learning for ALPHA-g Radial Time Projection Chamber

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12169v2
• Date: Wed, 21 May 2025 15:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:57.614491
• Title: Antimatter Annihilation Vertex Reconstruction with Deep Learning for ALPHA-g Radial Time Projection Chamber
• Title（参考訳）: ALPHA-gラジアル時間射出チャンバーの深層学習によるアンチマター消滅頂点再構成
• Abstract要約: 本稿では,PointNetディープラーニングアーキテクチャに基づくモデルアンサンブルを用いた再構成手法を提案する。 新たなモデルであるPointNet Ensemble for Annihilation Reconstruction (PEAR) は,頂点の位置とrTPC空間点の関係を直接学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38249790156575014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The ALPHA-g experiment at CERN aims to precisely measure the terrestrial gravitational acceleration of antihydrogen atoms. A radial Time Projection Chamber (rTPC), that surrounds the ALPHA-g magnetic trap, is employed to determine the annihilation location, called the vertex. The standard approach requires identifying the trajectories of the ionizing particles in the rTPC from the location of their interaction in the gas (spacepoints), and inferring the vertex positions by finding the point where those trajectories (helices) pass closest to one another. In this work, we present a novel approach to vertex reconstruction using an ensemble of models based on the PointNet deep learning architecture. The newly developed model, PointNet Ensemble for Annihilation Reconstruction (PEAR), directly learns the relation between the location of the vertices and the rTPC spacepoints, thus eliminating the need to identify and fit the particle tracks. PEAR shows strong performance in reconstructing vertical vertex positions from simulated data, that is superior to the standard approach for all metrics considered. Furthermore, the deep learning approach can reconstruct the vertical vertex position when the standard approach fails.
• Abstract（参考訳）: CERNのALPHA-g実験は、反水素原子の地上での重力加速度を正確に測定することを目的としている。 ALPHA-g磁気トラップを取り囲む放射型時間射影チャンバ(rTPC)は、頂点と呼ばれる消滅位置を決定するために使用される。 標準的なアプローチでは、rTPC内の電離粒子の軌跡をガス(空間点)中の相互作用の位置から同定し、それらの軌跡(ヘリス)が互いに最も近い点を見つけることによって頂点位置を推定する必要がある。 本研究では,PointNet深層学習アーキテクチャに基づくモデルアンサンブルを用いた頂点再構成手法を提案する。 The new developed model, PointNet Ensemble for Annihilation Reconstruction (PEAR) は、頂点の位置とrTPC空間点の関係を直接学習し、粒子トラックを識別し、適合させる必要がない。 PEARは、シミュレーションデータから垂直頂点位置を再構成する際の強い性能を示す。 さらに、ディープラーニングアプローチは、標準アプローチの失敗時に垂直頂点位置を再構築することができる。

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