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Reconstructing Neutrino Energy using CNNs for GeV Scale IceCube Events
Jessie Micallef, M. Ackermann, Jenni Adams, Juanan Aguilar, M. Ahlers, Maryon Ahrens, Cyril Martin Alispach, A. A. Alves, Najia Moureen Binte Amin, Rui An, K. Andeen, Tyler Anderson, G. Anton, C. Argüelles, Yosuke Ashida, Spencer Axani, X. Bai, Aswathi Balagopal, Anastasia Maria Barbano, S. W. Barwick, Benjamin Bastian, Vedant Basu, S. Baur, Ryan Bay, J. J. Beatty, K. H. Becker, J. Becker Tjus, Chiara Bellenghi, S. BenZvi, D. Berley, E. Bernardini, D. Besson, G. Binder, D. Bindig, E. Blaufuss, Summer Blot, Matthias Boddenberg, Federico Bontempo, Jürgen Borowka, S. Böser, O. Botner, Jakob Boettcher, Etienne Bourbeau, Federica Bradascio, J. Braun, S. Bron, Jannes Brostean-Kaiser, Sally-Ann Browne, A. Burgman, Ryan T. Burley, Raffaela Busse, Michael Campana, Erin Carnie-Bronca, Chujie Chen, D. Chirkin, K. Choi, Brian Clark, Kenneth Clark, Lew Classen, Alan Coleman, Gabriel Collin, J. M. Conrad, Paul Coppin, Pablo Correa, D. F. Cowen, R. Cross, Christian Dappen, Pranav Dave, C. De Clercq, James DeLaunay, H.-P. Dembinski, Kunal Deoskar, Sam De Ridder, Abhishek Desai, P. Desiati, K. D. de Vries, G. de Wasseige, Meike De With, T. DeYoung, Sukeerthi Dharani, Alejandro Díaz, J. C. Díaz–Vélez, Markus Dittmer, Hrvoje Dujmović, M. Dunkman, M. A. DuVernois, Emily Dvorak, Thomas Ehrhardt, P. Eller, Ralph Engel, Hannah Erpenbeck, John Evans, P. A. Evenson, Kwok Lung Fan, A. R. Fazely, Sebastian Fiedlschuster, Aaron Fienberg, Kirill Filimonov, C. Finley, Leander Fischer, D. B. Fox, A. Franckowiak, Alexander Fritz, Philipp Fürst, T. K. Gaisser, J. S. Gallagher, Erik Ganster, Alfonso Garcia, S. Garrappa, L. Gerhardt, Christian Gläser, Theo Glauch, T. Glüsenkamp, A. Goldschmidt, Javier Gonzalez, Sreetama Goswami, Darren Grant, T. Grégoire, Spencer Griswold, Mehmet Gündüz, Christoph Günther, Christian Haack, A. Hallgren, R. Halliday, L. Halve, F. Halzen, Martin Ha Minh, K. Hanson, John Hardin, Alexander Harnisch, A. Haungs, Simon Hauser, D. Hebecker, K. Helbing, Felix Henningsen, Emma C. Hettinger, Stephanie Hickford, Joshua Hignight, Colton Hill, G. C. Hill, Kara Hoffman, R. Hoffmann, Tobias Hoinka, Benjamin Hokanson-Fasig, K. Hoshina, F. Huang, Matthias Huber, Thomas Huber, K. Hultqvist, Mirco Hünnefeld, Raamis Hussain, Seongjin In, N. Iovine, A. Ishihara, Matti Jansson, G. S. Japaridze, Minjin Jeong, Ben Jones, Donghwa Kang, Woosik Kang, Xinyue Kang, A. Kappes, David Kappesser, T. Karg, Martina Karl, A. Karle, U. Katz, M. Kauer, Moritz Kellermann, J. L. Kelley, Ali Kheirandish, Ken'ichi Kin, T. Kintscher, J. Kiryluk, Ramesh Koirala, H. Kolanoski, Tomas Kontrimas, L. Köpke, Claudio Kopper, Sandro Kopper, D. J. Koskinen, Paras Koundal, Michael Kovacevich, M. Kowalski, Tetiana Kozynets, Emma Kun, Naoko Kurahashi Neilson, Neha Navnitkumar Lad, Cristina Lagunas Gualda, J. L. Lanfranchi, M. J. Larson, Frederik Hermann Lauber, Jeffrey Lazar, Jiwoong Lee, Agnieszka Leszczyńska, Yijia Li, Massimiliano Lincetto, Qinrui Liu, Maria Liubarska, Elisa Lohfink, Cristian Jesús Lozano Mariscal, L. Lu, Francesco Lucarelli, Andrew Ludwig, William Luszczak, Yang Lyu, W. Y., J. Madsen, K. B. M. Mahn, Yuya Makino, Sarah Mancina, Ioana Codrina Mariş, R. Maruyama, K. Mase, Thomas McElroy, Frank McNally, J. V. Mead, K. Meagher, Andrés Medina, Maximilian Meier, S. Meighen-Berger, D. Mockler, T. Montaruli, R. W. Moore, R. Morse, Marjon Moulai, Richard Naab, R. Nagai, Uwe Naumann, Jannis Necker, Le Viet Nguyen, Hans Niederhausen, M. U. Nisa, Sarah Nowicki, Dave Nygren, A. Obertacke Pollmann, Marie Oehler, A. Olivas, Erin O’Sullivan, Hershal Pandya, D. V. Pankova, Nahee Park, Grant Parker, Ek Narayan Paudel, Larissa Paul, C. Pérez de los Heros, Lilly Peters, Josh Peterson, Saskia Philippen, D. Pieloth, Sarah Pieper, Martin Pittermann, A. Pizzuto, M. Plum, Yuiry Popovych, Alessio Porcelli, Maria Prado Rodriguez, P. Buford Price, B. Pries, G. T. Przybylski, Christoph Raab, Amirreza Raissi, M. Rameez, K. Rawlins, I. C. Rea, Abdul Rehman, Patrick Reichherzer, R. Reimann, Giovanni Renzi, E. Resconi, Simeon Reusch, W. Rhode, Mike Richman, Benedikt Riedel, Ella Roberts, Sally Robertson, Gerrit Roellinghoff, Martin Rongen, C. Rott, T. Ruhe, D. Ryckbosch, Devyn Rysewyk Cantu, I. Safa, Julian Saffer, Sebastian Sanchez Herrera, Alexander Sandrock, J. Sandroos, M. Santander, S. Sarkar, Sourav Sarkar, K. Satalecka, Maximilian Karl Scharf, Merlin Schaufel, H. Schieler, Sebastian Schindler, P. Schlunder, Torsten Schmidt, A. Schneider, Judith Schneider, Frank Schröder, L. Schumacher, Georg Schwefer, D. Seckel, S. Seunarine, Ankur Sharma, S. Shefali, M. Silva, Barbara Skrzypek, Ben Smithers, Robert Snihur, Jan Soedingrekso, Dennis Soldin, Christian Spannfellner, G. M. Spiczak, Christian Spiering, Juliana Stachurska, M. Stamatikos, T. Stanev, Robert Stein, J. Stettner, A. Steuer, T. Stezelberger, Timo Stürwald, Thomas Stuttard, G. W. Sullivan, I. Taboada, F. Tenholt, S. Ter–Antonyan, S. Tilav, Franziska Tischbein, Kirsten Tollefson, Lenka Tomankova, Christoph Tönnis, S. Toscano, Delia Tosi, Alexander Trettin, Maria Tselengidou, C. F. Tung, A. Turcati, Roxanne Turcotte, Colin Turley, Jean Pierre Twagirayezu, Bunheng Ty, Martin Unland Elorrieta, Nora Valtonen-Mattila, J. Vandenbroucke, N. van Eijndhoven, D. Vannerom, J. V. Santen, Stef Verpoest, M. Vraeghe, C. Walck, Timothyblake Watson, Chris Weaver, Philip Weigel, Andreas Weindl, Matthew J. Weiss, Jan Weldert, Chris Wendt, Johannes Werthebach, Mark Weyrauch, N. Whitehorn, C. H. Wiebusch, Dawn Williams, Martin Wolf, K. Woschnagg, Gerrit Wrede, Johan Wilfried Wulff, Xianwu Xu, Yiqian Xu, Juan Pablo Yáñez, S. Yoshida, Shiqi Yu, Tianlu Yuan, Zelong Zhang
Notice bibliographique
RevueProceedings of 37th International Cosmic Ray Conference — PoS(ICRC2021) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchDeutsches Elektronen-SynchrotronCollege of Engineering, Michigan State UniversityHelmholtz Alliance for Astroparticle PhysicsRWTH Aachen UniversityVetenskapsrådetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseFonds Wetenschappelijk OnderzoekDeutsche ForschungsgemeinschaftBelgian Federal Science Policy OfficeBundesministerium für Bildung und ForschungOffice of Polar ProgramsFonds De La Recherche Scientifique - FNRSPolarforskningssekretariatetScience and Technology Facilities CouncilMichigan State UniversityMarquette UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésNeutrinoPhysicsNeutrino detectorNeutrino oscillationObservatoryEvent (particle physics)Event reconstructionParticle physicsConvolutional neural networkEnergy (signal processing)DetectorAstronomyComputer scienceAstrophysicsArtificial intelligence
Résumé
Measurements of neutrinos at and below 10 GeV provide unique constraints of neutrino oscillation parameters as well as probes of potential Non-Standard Interactions (NSI). The IceCube Neutrino Observatory’s DeepCore array is designed to detect neutrinos down to GeV energies. IceCube has built the world's largest data set of neutrinos >10 GeV, making searches for NSI a computational challenge. This work describes the use of convolutional neural networks (CNNs) to improve the energy reconstruction resolution and speed of reconstructing $\mathcal{O}(10~\mathrm{GeV})$ neutrino events in IceCube. Compared to current likelihood-based methods which take seconds to minutes, the CNN is expected to provide approximately a factor of 2 improvement in energy resolution while reducing the reconstruction time per event to milliseconds, which is essential for processing large datasets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,999
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui