Vision Transformers and Graph Neural Networks for Charged Particle Tracking in the ATLAS Muon Spectrometer
이 논문은 고광도 LHC 시대의 ATLAS 뮤온 분광기에서 발생하는 데이터 처리 과제를 해결하기 위해 그래프 신경망과 비전 트랜스포머를 활용한 뮤온 추적 및 배경 신호 제거 기법을 제안하여 재구성 속도를 획기적으로 개선하고 높은 효율을 달성함을 보여줍니다.