Deep-learning-based low-energy trigger algorithms for the Hyper-Kamiokande experiment
تُثبت هذه الورقة أن خوارزميات التنبيه القائمة على التعلم العميق، ولا سيما الشبكة العصبية الخاضعة للإشراف ونموذج كشف الشذوذ القائم على الـ MPDR، تتفوق بشكل كبير على محفزات عدد الضربات التقليدية في تحديد أحداث النيوترينو منخفضة الطاقة لتجربة هايبر كاميوكاندي، مع الحفاظ على الجدوى في الوقت الفعلي بفضل زمن استجابة الاستدلال عبر وحدة معالجة الرسومات الذي يقل عن الميلي ثانية.