Mitigating Detector Ageing Effects with Graph-Based Multi-Modal Track Reconstruction at Belle II
本論文は、現実的な長期的な検出器の経年劣化条件下で再学習させた統一的なグラフニューラルネットワークベースのトラック再構成アルゴリズムが、ミューオンの絶対的なトラック効率の損失を28%から14%へと減少させつつ96%のトラック純度を維持することで、従来のBelle IIベースラインを大幅に上回り、これにより、検出器の劣化は根本的に新しい再構成戦略を必要とするものではなく、ドメインシフトとして効果的に管理できることを証明している。