Using Geometric Deep Learning for the Detection of the Diffuse Supernova Neutrino Background in Water-Cherenkov Detectors
Este artículo presenta un marco de Aprendizaje Profundo Geométrico que utiliza Redes Neuronales de Grafos para mejorar la detección y reconstrucción del Fondo Difuso de Neutrinos de Supernovas en detectores de Cherenkov de agua mediante la recuperación precisa de la energía del positrón y la clasificación de las señales de captura de neutrones con un rendimiento comparable a los métodos de vanguardia.