Using Geometric Deep Learning for the Detection of the Diffuse Supernova Neutrino Background in Water-Cherenkov Detectors
이 논문은 그래프 신경망을 활용한 기하학적 딥러닝 프레임워크를 도입하여, 양전자 에너지를 정확하게 복원하고 중성자 포획 신호를 분류함으로써 최신 방법론들과 대등한 성능으로 워터 체렌코프 검출기 내 확산 초신성 중성미자 배경의 탐지 및 재구성을 향상시킨다.