Mitigating Detector Ageing Effects with Graph-Based Multi-Modal Track Reconstruction at Belle II
본 논문은 통합된 그래프 신경망 기반의 트랙 재구성 알고리즘이 현실적인 장기 검출기 노화 조건에 대해 재학습되었을 때, 뮤온의 절대적 트랙 효율 손실을 28%에서 14%로 줄이는 동시에 96%의 트랙 순도를 유지함으로써 기존의 Belle II 베이스라인을 유의미하게 능가하며, 이를 통해 검출기 퇴화가 근본적으로 새로운 재구성 전략을 요구하는 것이 아니라 효과적으로 관리 가능한 도메인 변화임을 입증한다.