Machine Learning Classification for Irradiated Material Gamma Ray Spectra
Este estudo demonstra que um framework de aprendizado de máquina robusto, apresentando um pipeline de pré-processamento agnóstico ao detector de cinco etapas e redução de dimensionalidade, alcança precisão de classificação perfeita para espectros de raios gama de isótopos únicos e materiais irradiados complexos em detectores NaI(Tl), CZT e HPGe, com apenas quedas menores de desempenho observadas em cenários específicos de alta resolução.