Mitigating Detector Ageing Effects with Graph-Based Multi-Modal Track Reconstruction at Belle II
Este artículo demuestra que un algoritmo de reconstrucción de trazas unificado basado en redes neuronales de grafos, al ser reentrenado bajo condiciones realistas de envejecimiento del detector a largo plazo, supera significativamente la línea base convencional de Belle II al reducir la pérdida de eficiencia absoluta de trazas para muones del 28% al 14% manteniendo una pureza de traza del 96%, probando así que la degradación del detector puede gestionarse eficazmente como un cambio de dominio en lugar de requerir una estrategia de reconstrucción fundamentalmente nueva.