Data-Driven Calibration of Large Liquid Detectors with Unsupervised Learning
Este artigo apresenta um método inovador baseado em aprendizado profundo não supervisionado para calibrar automaticamente os tempos de resposta de milhares de fotomultiplicadores no detector SNO+ utilizando dados de física e um modelo simplificado de transporte de fótons.