Enregistrement W4414528714 · doi:10.22323/1.501.1201

Machine Learning Tools for the IceCube-Gen2 Optical Array

2025· article· en· W4414528714 sur OpenAlexfundno aff

Félix Carbonell, M. Ackermann, Jenni Adams, Sanjib Kumar Agarwalla, Juanan Aguilar, M. Ahlers, Jean-Marco Alameddine, Shoukat Ali, Najia Moureen Binte Amin, K. Andeen, G. Anton, C. Argüelles, Yosuke Ashida, Sofia Athanasiadou, Jan Audehm, Spencer Axani, Rishi Babu, X. Bai, Aswathi Balagopal, Moreno Baricevic, Steven W. Barwick, Vedant Basu, Ryan Bay, J. Becker Tjus, Jakob Beise, Chiara Bellenghi, Bruno Benkel, S. BenZvi, D. Berley, E. Bernardini, Dave Besson, Abigail Bishop, E. Blaufuss, Lucas Bloom, Summer Blot, M. Böhmer, Federico Bontempo, Jürgen Borowka, Caterina Boscolo Meneguolo, Sebastian BOSER, O. Botner, J. Böttcher, Sjoerd Bouma, Jim Braun, Bennett Brinson, Zoe Brisson-Tsavoussis, Ryan T. Burley, Mauricio Bustamante, Delaney Butterfield, Michael Campana, Kiara Carloni, Maddalena Cataldo, Sharmistha Chattopadhyay, Thien Nhan Chau, Zheyang Chen, D. Chirkin, Seowon Choi, Brian Clark, Rogan Clark, Alan Coleman, Peter John Cusack Coleman, Gabriel Collin, Diego Alberto Coloma Borja, J. M. Conrad, Rebecca Corley, D. F. Cowen, Cosmin Deaconu, C. De Clercq, Simon De Kockere, James DeLaunay, Diyaselis Delgado, Thomas Delmeulle, Shuyang Deng, Abhishek Desai, P. Desiati, K. D. de Vries, G. de Wasseige, J. C. Díaz–Vélez, Stephen DiKerby, Markus Dittmer, Giang Do, Alba Domi, Lincoln Draper, Lasse Dueser, Hrvoje Dujmović, Daniel Durnford, Kaustav Dutta, M. A. DuVernois, Treston Egby, Thomas Ehrhardt, Leonhard Eidenschink, Anna Eimer, P. Eller, Enrico Ellinger, Dominik Elsässer, Ralph Engel, Hannah Erpenbeck, Waleed Esmail, Steven Eulig, John Evans, J. J. Evans, P. A. Evenson, Kwok Lung Fan, Ke Fang, Kareem Ramadan Farrag, A. R. Fazely, Anatoli Fedynitch, Nora Feigl, C. Finley, Leander Fischer, Benjamin Flaggs, D. B. Fox, A. Franckowiak, H. Fujii, Satoshi Fukami, Philipp Fürst, J. S. Gallagher, Erik Ganster, Alfonso Garcia, Gaurav Garg, Eliot Genton, L. Gerhardt, Pawan Giri, Christian Gläser, T. Glüsenkamp, Sreetama Goswami, Alejandra Granados, Darren Grant, Shannon Gray, Sean Griffin, Spencer Griswold, David Joseph Guevel, Christoph Günther, Pascal Gutjahr, C. Ha, Christian Haack, A. Hallgren, S. Hallmann, L. Halve, F. Halzen, Leon Hamacher, Martin Ha Minh, Michael Handt, K. Hanson, John Hardin, Alexander Harnisch, Patrick Hatch, A. Haungs, Jonas Häußler, D. Heinen, K. Helbing, Jonas Hellrung, Brian Hendricks, Brandon Henke, Lukas Hennig, Felix Henningsen, Jakob Henrichs, Lars Philipp Heuermann, Nils Heyer, Stephanie Hickford, Attila Hidvégi, Colton Hill, G. C. Hill, Kara Hoffman, Benjamin D. Hoffmann, Dan Hooper, Sam Hori, Kotoyo Hoshina, Matheus Hostert, Wenjie Hou, Thomas Huber, T. Huege, Enrique Huesca Santiago, K. Hultqvist, Raamis Hussain, Karolin Hymon, A. Ishihara, W. Iwakiri, Marc Jacquart, Samyak Jain, Annanay Jaitly, Oliver Janik, Matti Jansson, Minjin Jeong, Miaochen Jin, O. Kalekin, N. Kamp, Xinyue Kang, A. Kappes, Leonora Kardum, T. Karg, Martina Karl, A. Karle, Akanksha Katil, T. Katori, U. Katz, M. Kauer, J. L. Kelley, Manish Khanal, Arifa Khatee Zathul, Ali Kheirandish, J. Kiryluk, Matthias Kleifges, Carolin Klein, Takurõ Kobayashi, Yukiho Kobayashi, Alina Kochocki, H. Kolanoski, Tomas Kontrimas, L. Köpke, Claudio Kopper, D. J. Koskinen, Paras Koundal, M. Kowalski, Ilya Kravchenko, Krishnamoorthi Jayakumar, Tanvi Krishnan, Emmett Krupczak, Anil Kumar, Emma Kun, N. Kurahashi, Neha Navnitkumar Lad, Louise Lallement Arnaud, M. J. Larson, Frederik Hermann Lauber, Kayla Leonard DeHolton, Agnieszka Leszczyńska, Jiyuan Liao, Martin Liu, Maria Liubarska, Manisha Lohan, John LoSecco, Christy Love, Lu Lu, Francesco Lucarelli, Yang Lyu, Jim Madsen, Else Magnus, K. B. M. Mahn, Yuya Makino, Elena Manao, Sarah Mancina, Shivesh Mandalia, Wenceslas Marie Sainte, Ioana Codrina Maris, Szabolcs Márka, Z. Márka, Matthew Marsee, Lars Marten, Ivan Martínez-Soler, R. Maruyama, Finn Mayhew, Frank McNally, J. V. Mead, K. Meagher, Sarah Mechbal, Andrés Medina, Maximilian Meier, Yarno Merckx, Lukas Merten, Zackary Meyers, Masha Mikhailova, Archie Millsop, Justin Mitchell, T. Montaruli, R. W. Moore, Yasutsugu Morii, Bob Morse, Anke Mosbrugger, Marjon Moulai, Despina Mousadi, Tista Mukherjee, Marco Stein Muzio, Richard Naab, Maxwell Nakos, Ashish Narayan, Uwe Naumann, Jannis Necker, A. Nelles, Ludwig Neste, Miriam Neumann, Hans Niederhausen, Mehr Un Nisa, K. Noda, Alexander Novikov, Eric Oberla, A. Obertacke Pollmann, Vivian O'Dell, Alex Olivas, Jesse Osborn, Erin O’Sullivan, Veronika Palušová, László Papp, A. Parenti, Nahee Park, Ek Narayan Paudel, Larissa Paul, C. Pérez de los Heros, Teresa Pernice, T. C. Petersen, Josh Peterson, A. Pizzuto, M. Plum, Axel Ponten, Yuriy Popovych, Maria Prado Rodriguez, B. Pries, Rachel Procter-Murphy, G. T. Przybylski, Lilly Pyras, John Rack-Helleis, N. Rad, M. Rameez, Martin Langgård Ravn, Katherine Rawlins, Zoë Rechav, Abdul Rehman, E. Resconi, Simeon Reusch, Chang Dong Rho, W. Rhode, Benedikt Riedel, Michael Riegel, Adam Rifaie, Ella Roberts, Sally Robertson, Martin Rongen, C. Rott, T. Ruhe, Li Ruohan, D. Ryckbosch, I. Safa, Julian Saffer, Daniel Salazar-Gallegos, Pranav Sampathkumar, Alexander Sandrock, P. Sandstrom, Grace Sanger-Johnson, M. Santander, S. Sarkar, Joelle Savelberg, Pierpaolo Savina, Patrick Schaile, Merlin Schaufel, H. Schieler, Sebastian Schindler, Lea Schlickmann, Berit Schlüter, Felix Schlüter, Nick Schmeisser, Torsten Schmidt, Frank Schröder, L. Schumacher, Sonke Schwirn, S. Sclafani, D. Seckel, Leo Seen, Mohammad Ful Hossain Seikh, Zeynep Su Selcuk, Jonas Selter, S. Seunarine, Mike Shaevitz, Riya Shah, Shefali Shefali, Nobuhiro Shimizu, M. Silva, Barbara Skrzypek, Robert Snihur, Jan Soedingrekso, A. Søgaard, Dennis Soldin, Philipp Soldin, Giacomo Sommani, Christian Spannfellner, G. M. Spiczak, Christian Spiering, Juliana Stachurska, M. Stamatikos, Todor Stanev, T. Stezelberger, Jethro Stoffels, Timo Stürwald, Thomas Stuttard, G. W. Sullivan, I. Taboada, A. Taketa, Tagtshen Tamang, Samvel Ter-Antonyan, Andrii Terliuk, Matthias Thiesmeyer, Will Thompson, Jessie Thwaites, Serap Tilav, Kirsten Tollefson, Jorge Torres, Simona Toscano, Delia Tosi, Alexandra Trettin, Y. Tsunesada, Jean Pierre Twagirayezu, Anuj Kumar Upadhyay, Karriem Upshaw, Arun Vaidyanathan, Nora Valtonen-Mattila, Janeth Valverde, Justin Vandenbroucke, Thijs van Eeden, N. van Eijndhoven, Lene van Rootselaar, J. V. Santen, Fahim Varsi, Darko Veberič, Joshua Veitch-Michaelis, Megha Venugopal, Sebastian Vergara Carrasco, Stef Verpoest, A. G. Vieregg, Aishwarya Vijai, Joshua Villarreal, C. Walck, Andrew Wang, Daniel Washington, Chris Weaver, Philip Weigel, Andreas Weindl, Jan Weldert, Alex Wen, Chris Wendt, Johannes Werthebach, Mark Weyrauch, N. Whitehorn, C. H. Wiebusch, Dawn Williams, Stephanie Wissel, Lucas Witthaus, Martin Wolf, Gunter Worner, Gerrit Wrede, Steven Wren, Xianwu Xu, Juan Pablo Yáñez, Yuhua Yao, Emre Burak Yildizci, S. Yoshida, Robert Young, G. B. Yu, Shiqi Yu, Tianlu Yuan, Angela Zegarelli, Shuo Zhang, Zelong Zhang, Pavel Zhelnin, Simon Zierke, Perri Zilberman, Melany Zimmerman

Notice bibliographique

Revuenon disponible

Typearticle

Langueen

DomaineEngineering

ThématiqueRadio Wave Propagation Studies

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchMarsden FundJapan Society for the Promotion of ScienceDeutsches Elektronen-SynchrotronNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of Polar ProgramsCollege of Engineering, Michigan State UniversityChiba UniversityAlliance de recherche numérique du CanadaHelmholtz Alliance for Astroparticle PhysicsInstitute for Global Prominent Research, Chiba UniversityRWTH Aachen UniversityKnut och Alice Wallenbergs StiftelseVillum FondenNational Research Foundation of KoreaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science FoundationBelgian Federal Science Policy OfficeDeutsche ForschungsgemeinschaftMichigan State UniversityNational Research FoundationUniversity of Wisconsin-MadisonVetenskapsrådetU.S. Department of EnergyOffice of Advanced CyberinfrastructureEuropean CommissionWestern Canada Research GridFonds De La Recherche Scientifique - FNRSPolarforskningssekretariatetFonds Wetenschappelijk OnderzoekNvidiaMarquette University

Mots-clésArtificial neural networkInferenceGraphEvent (particle physics)Feature (linguistics)Deep neural networksNoise (video)Feature extraction

DOI10.22323/1.501.1201

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural networks (NNs) have a great potential for future neutrino telescopes such as IceCube-Gen2, the planned high-energy extension of the IceCube observatory. IceCube-Gen2 will feature new optical sensors with multiple photomultiplier tubes (PMTs) designed to provide omnidirectional sensitivity. Neural networks excel at handling high-dimensional problems and can naturally incorporate the increased complexity of these new sensors. Additionally, their fast inference time makes them promising candidates for handling the high event rates expected from IceCube-Gen2. This contribution presents potential applications of neural networks in the IceCube-Gen2 in-ice optical array. First, we introduce a method to simulate the IceCube-Gen2 optical modules’ photon acceptance using a NN that leverages the modules’ inherent symmetries. Secondly, we present the status of neutrino NN–based reconstruction efforts, including the adaptation of a novel IceCube technique that combines normalizing flows with transformer NNs. Finally, we describe current progress in noise cleaning applications based on node classification with graph neural networks (GNNs), a method that has already shown promising results for the forthcoming low-energy extension, IceCube-Upgrade.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,007

Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,003
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,001
Bibliométrie	0,001	0,000
Études des sciences et des technologies	0,000	0,000
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,004	0,001

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 Opus0,020

Tête enseignante GPT0,252

Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation

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

Citations0

Publié2025

Routes d'admission1

Résumé présentoui

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