論文の概要: Anomaly detection with spiking neural networks for LHC physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00063v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 18:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.612865
• Title: Anomaly detection with spiking neural networks for LHC physics
• Title（参考訳）: LHC物理のためのスパイクニューラルネットワークによる異常検出
• Authors: Barry M. Dillon, Jim Harkin, Aqib Javed,
• Abstract要約: 異常検出は、LHC(Large Hadron Collider)で新しい物理を発見するための有望な戦略を提供する 本稿ではニューロモルフィックスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて構築したオートエンコーダについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.294944680995069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection offers a promising strategy for discovering new physics at the Large Hadron Collider (LHC). This paper investigates AutoEncoders built using neuromorphic Spiking Neural Networks (SNNs) for this purpose. One key application is at the trigger level, where anomaly detection tools could capture signals that would otherwise be discarded by conventional selection cuts. These systems must operate under strict latency and computational constraints. SNNs are inherently well-suited for low-latency, low-memory, real-time inference, particularly on Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). Further gains are expected with the rapid progress in dedicated neuromorphic hardware development. Using the CMS ADC2021 dataset, we design and evaluate a simple SNN AutoEncoder architecture. Our results show that the SNN AutoEncoders are competitive with conventional AutoEncoders for LHC anomaly detection across all signal models.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、LHC(Large Hadron Collider)で新しい物理を発見するための有望な戦略を提供する。 本稿ではニューロモルフィックスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて構築したオートエンコーダについて検討する。 1つの重要な応用はトリガーレベルで、異常検出ツールが従来の選択カットによって破棄されるであろう信号をキャプチャすることができる。 これらのシステムは、厳密なレイテンシと計算上の制約の下で動作する必要がある。 SNNは本質的に低レイテンシ、低メモリ、リアルタイムの推論に適しており、特にField-Programmable Gate Array(FPGA)に向いている。 専用のニューロモルフィックハードウェアの開発が急速に進展するにつれて、さらなる利益が期待されている。 CMS ADC2021データセットを用いて,単純なSNN AutoEncoderアーキテクチャの設計と評価を行う。 その結果,SNNオートエンコーダは従来のオートエンコーダと競合し,全信号モデルにわたってLHC異常検出を行うことがわかった。

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