論文の概要: Learning to Trigger: Reinforcement Learning at the Large Hadron Collider

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23993v3
• Date: Sat, 27 Jun 2026 11:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 13:45:01.901544
• Title: Learning to Trigger: Reinforcement Learning at the Large Hadron Collider
• Title（参考訳）: Triggerを学ぶ - 大型ハドロン衝突型加速器における強化学習
• Abstract要約: Large Hadron Colliderは、帯域幅、レイテンシ、ストレージに厳しい制約の下で、リアルタイムイベントフィルタリング(textittriggering)に依存する。 信号効率を最大化するために、強化学習エージェントを用いてトリガー閾値を更新できることが示される。 これは、実際の大型ハドロン衝突型加速器の衝突データに対するRLベースのトリガー制御の即時実証である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.632121079404772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: High-throughput scientific facilities such as the Large Hadron Collider depend on real-time event filtering (\textit{triggering}) under tight constraints on bandwidth, latency, and storage. In practice, trigger menus are largely static and hand-tuned and can become suboptimal as detector conditions, pileup, and background composition drift over time. We cast online threshold tuning as a sequential decision-making problem: a reinforcement learning agent ingests streaming summaries of recent rates and signal-sensitive features and updates trigger thresholds to maximize signal efficiency while tracking a target background rate within a tolerance band. We adapt Group-Filtered Policy Optimization (GFPO) to streaming control and introduce two variants (GFPO-F, GFPO-FR) that enforce background rate feasibility during training. On a benchmark that emulates realistic collider operation, we study two representative triggers: a total transverse energy ($H_{T}$) trigger sensitive to pileup variation, and an anomaly-detection (AD) trigger based on reconstruction loss for rare or non-standard signatures. On Monte Carlo streams, our agent increases the fraction of in-tolerance time intervals by 48\% ($H_T$) and 28\% (AD), with a cumulative gain of up to 2\% in signal efficiency on those in-tolerance intervals. Transferring from simulation to \emph{real} collision data (CMS Run 283408), the same agent, without fine-tuning, achieves a 56\% ($H_T$) and 28\% (AD) in-tolerance improvement over baselines, with further signal-efficiency gain on both triggers. To our knowledge, this is the \emph{first} demonstration of RL-based trigger control on real Large Hadron Collider collision data. Code is available at https://github.com/Zixind/GFPO_LHC (see repo for details).
• Abstract（参考訳）: Large Hadron Colliderのような高スループットの科学施設は、帯域幅、レイテンシ、ストレージに厳しい制約の下でリアルタイムイベントフィルタリング(\textit{triggering})に依存している。 実際には、トリガーメニューは大部分が静的で手動で調整されており、検知条件、積み上げ、背景構成が時間とともに漂うように最適化される。 強化学習エージェントは、近年のレートと信号に敏感な特徴のストリーミングサマリーを取り込み、信号効率を最大化するために、トレランスバンド内のターゲットバックグラウンドレートを追跡しながら、トリガー閾値を更新する。 我々は,GFPO(Group-Filtered Policy Optimization)をストリーミング制御に適用し,トレーニング中のバックグラウンドレートの実現性を強制する2つの変種(GFPO-F,GFPO-FR)を導入する。 現実的なコライダー動作をエミュレートするベンチマークでは, 累積変動に敏感な全逆エネルギー(H_{T}$)トリガと, 稀なシグネチャや非標準シグネチャの再構成損失に基づく異常検出(AD)トリガの2つの代表的なトリガについて検討した。 モンテカルロ流では, 耐久時間間隔を48\%(H_T$)と28\%(AD)に増加させ, 耐久時間間隔の信号効率を最大2\%向上させた。 シミュレーションから \emph{real} 衝突データ (CMS Run 283408) に転送すると、微調整なしで56\% (H_T$) と28\% (AD) の耐震性向上が達成され、両方のトリガーの信号効率が向上する。 我々の知る限り、これは実大ハドロン衝突衝突データに対するRLに基づくトリガー制御の「emph{first}デモ」である。 コードはhttps://github.com/Zixind/GFPO_LHCで公開されている。

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