Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis
Questo articolo introduce un modello fondazionale basato su reti neurali a grafo preaddestrato su 120 milioni di eventi simulati di fisica delle alte energie che, una volta affinato, migliora significativamente l'accuratezza e l'efficienza della classificazione degli eventi in compiti e framework di simulazione diversi, rivelando al contempo che i guadagni di prestazioni derivano dallo sviluppo di nuovi percorsi di passaggio dei messaggi preservando al contempo gli encoder a scopo generale.