論文の概要: Machine Learning-Based Reconstruction for Resistive Silicon Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11585v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 14:03:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.49854
• Title: Machine Learning-Based Reconstruction for Resistive Silicon Sensors
• Title（参考訳）: 機械学習による抵抗型シリコンセンサの再構成
• Abstract要約: 抵抗型シリコンセンサの機械学習による再構成と圧縮について検討した。 相関パッドからのフルウェーブフォーム情報を用いて、再構成を規則化し、空間情報を抽出する。 まず、LSTM層に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを紹介し、フルウェーブフォーム再構成のための概念実証実装を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.365453214937496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-Gain Avalanche Diodes (LGADs) and AC-coupled Low-Gain Avalanche Diodes (AC-LGADs) are promising technologies for precision timing and four-dimensional tracking. In AC-LGADs, the AC pad is coupled to the resistive n$^{+}$ layer through a dielectric layer, while the gain layer remains unsegmented. This structure provides a 100\% fill factor and enables good spatial resolution with a relaxed readout pitch. The same signal-sharing mechanism that makes interpolation possible complicates the readout: charge spreads across multiple pads, the useful information can approach the electronic-noise threshold, and matrix-inversion approaches can become computationally challenging and sensitive to off-diagonal noise. In this work, we study machine-learning-based reconstruction and compression for resistive silicon sensors. We use full-waveform information from correlated pads to regularise the reconstruction and extract spatial information beyond what is available from binary readouts or reduced-amplitude summaries. We first introduce recurrent neural network models based on LSTM layers, which provide a proof-of-concept implementation for full-waveform reconstruction and have been tested for FPGA deployment using \hls. We also study routes towards bandwidth reduction with waveform rasterisation and window-selection methods, and extend the approach beyond the first model to topology-agnostic transformer-based architectures that use pad coordinates as part of the input. These models are designed to support arbitrary pad counts and geometries, mitigate edge distortions, preserve approximately $10~μ\mathrm{m}$ position resolution for $500~μ\mathrm{m}\times500~μ\mathrm{m}$ pitched sensors, and guide future resistive-silicon sensor designs
• Abstract（参考訳）: 低ゲインアバランシュダイオード(LGAD)とAC結合低ゲインアバランシュダイオード(AC-LGAD)は、高精度タイミングと4次元トラッキングのための有望な技術である。 AC-LGADでは、交流パッドは誘電体層を介して抵抗n$^{+}$層に結合されるが、ゲイン層は非セグメンテーションのままである。 この構造は100\%の充填係数を提供し、緩和された読み出しピッチで良好な空間分解能を実現する。 補間を可能にする同じ信号共有機構が読み出しを複雑にする: 電荷は複数のパッドに分散し、有用な情報は電子ノイズ閾値に近づき、行列反転アプローチは計算的に困難になり、対角外ノイズに敏感になる。 本研究では,抵抗型シリコンセンサの機械学習による再構成と圧縮について検討する。 相関パッドからのフルウェーブフォーム情報を用いて、リコンストラクションを規則化し、バイナリ・リードアウトや縮小振幅・サマリーから利用できる範囲を超えて空間情報を抽出する。 まず、LSTM層に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを導入し、フルウェーブフォーム再構成のための概念実証実装を提供し、 \hls を用いたFPGAの展開試験を行った。 また、波形ラスタ化とウィンドウ選択による帯域幅削減の道筋について検討し、入力の一部としてパッド座標を用いるトポロジーに依存しないトランスフォーマーアーキテクチャへのアプローチを第1モデルを超えて拡張する。 これらのモデルは、任意のパッド数とジオメトリをサポートし、エッジ歪みを緩和し、500〜μ\mathrm{m}\times500~μ\mathrm{m}$位置分解能を約10〜μ\mathrm{m}$位置に保持し、将来の抵抗シリコンセンサーの設計を導くように設計されている。

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