Using Graph Neural Networks for hadronic clustering and to reduce beam background in the Belle~II electromagnetic calorimeter
Diese Arbeit stellt einen neuartigen Ansatz vor, bei dem Graph-Neuronale-Netzwerke eingesetzt werden, um im elektromagnetischen Kalorimeter von Belle II durch die Identifizierung und Entfernung unerwünschter Energieablagerungen vor der Clusterbildung sowohl die durch hohe Hintergrundraten verursachten Probleme als auch die Schwierigkeiten bei der Rekonstruktion von Hadronen zu lösen.