Deep-learning-based low-energy trigger algorithms for the Hyper-Kamiokande experiment
Ce document démontre que les algorithmes de déclenchement basés sur l'apprentissage profond, particulièrement un réseau de neurones supervisé et un modèle de détection d'anomalies basé sur l'MPDR, surpassent de manière significative les déclencheurs traditionnels par comptage de coups pour identifier les événements de neutrinos à basse énergie pour l'expérience Hyper-Kamiokande, tout en maintenant une faisabilité en temps réel avec des latences d'inférence GPU inférieures à la milliseconde.