Neutrino Characterisation using Convolutional Neural Networks in CHIPS water Cherenkov detectors
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21670%2F23%3A00366619" target="_blank" >RIV/68407700:21670/23:00366619 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1088/1748-0221/18/06/P06032" target="_blank" >https://doi.org/10.1088/1748-0221/18/06/P06032</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/06/P06032" target="_blank" >10.1088/1748-0221/18/06/P06032</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Neutrino Characterisation using Convolutional Neural Networks in CHIPS water Cherenkov detectors
Popis výsledku v původním jazyce
This work presents a novel approach to water Cherenkov neutrino detector event reconstruction and classification. Three forms of a Convolutional Neural Network have been trained to reject cosmic muon events, classify beam events, and estimate neutrino energies, using only a slightly modified version of the raw detector event as input. When evaluated on a realistic selection of simulated CHIPS-5kton prototype detector events, this new approach significantly increases performance over the standard likelihood-based reconstruction and simple neural network classification.
Název v anglickém jazyce
Neutrino Characterisation using Convolutional Neural Networks in CHIPS water Cherenkov detectors
Popis výsledku anglicky
This work presents a novel approach to water Cherenkov neutrino detector event reconstruction and classification. Three forms of a Convolutional Neural Network have been trained to reject cosmic muon events, classify beam events, and estimate neutrino energies, using only a slightly modified version of the raw detector event as input. When evaluated on a realistic selection of simulated CHIPS-5kton prototype detector events, this new approach significantly increases performance over the standard likelihood-based reconstruction and simple neural network classification.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10303 - Particles and field physics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000766" target="_blank" >EF16_019/0000766: Inženýrské aplikace fyziky mikrosvěta</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Instrumentation
ISSN
1748-0221
e-ISSN
1748-0221
Svazek periodika
2023 (18)
Číslo periodika v rámci svazku
06
Stát vydavatele periodika
IT - Italská republika
Počet stran výsledku
34
Strana od-do
"P06032"-"P06032"
Kód UT WoS článku
001084428300001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85164222597