Abstrato

Aplicação do RNN na física fundamental com a experiência KamLAND

Shingo Hayashida

O desenvolvimento da aprendizagem automática nos últimos anos começou a lucrar com a investigação em física elementar. No detetor de neutrinos KamLAND, conseguir desvendar os mistérios do universo, discriminar os raios gama que inibem o sinal tem sido a tarefa final. Esta investigação tornou isto possível usando redes neuronais recorrentes (RNN). Os neutrinos são um tipo de partícula elementar e as suas massas são dificilmente compreendidas, exceto pelo facto de serem extremamente leves. Como um dos mistérios dos neutrinos, existe a possibilidade de a partícula e a antipartícula terem a mesma propriedade (Majorana). É possível que apenas os neutrinos possuam esta propriedade, o que é uma pista para desvendar a massa dos neutrinos e o mistério da matéria dominante no universo. A propriedade de Majorana é verificada pela deteção do pico de energia característico do decaimento duplo beta sem neutrinos (0νββ) dos núcleos. Uma experiência para perceber isso é o KamLAND-Zen no Japão. KamLAND-Zen mede a energia da radiação detetando luz de cintilação líquida com sensores óticos. Embora o decaimento 0νββ ainda não tenha sido encontrado em KamLAND-Zen, tem o limite inferior do tempo de meia-vida de 0νββ (1,07 × 1026 anos, 90% CL), o que representa a dificuldade do decaimento 0νββ. Na medição, o evento de fundo de decaimento do 10C tem a mesma energia que o 0νββ, o que dificulta a observação. A identificação do decaimento 10C é importante para a descoberta do sinal 0νββ. Métodos e materiais: Para o decaimento 0νββ, o decaimento 10C inclui raios γ que se espalham no tempo e são refletidos na forma de onda de cintilação. Além disso, ~ 50% do decaimento 10C tem ortopositrónio (oPs) que é metade a vida é de ~ 2,9 ns em LS. * ~50% do decaimento 10C contém para-positrónio (pPs), cuja semi-vida é curta. Resultados: As condições de identificação 10C são decididas a partir das distribuições de saída do classificador. Mostra que cada tipo de evento tem uma distribuição diferente. Se for permitida a ineficiência de ββ ~ 20%, os eventos de decaimento do 10C podem ser rejeitados com ~ 55% de eficiência. Nesta avaliação são utilizadas amostras MC. Como a Eficiência/Ineficiência são avaliadas pelo MC, é necessário o apoio da Data. Os dados de calibração da fonte 60Co (raios γ) são úteis para a avaliação. Em comparação entre o MC e os Dados, a distribuição da saída do classificador e a eficiência de rejeição estão em boa consistência. A Eficiência/Ineficiência calculada pelo MC tem confiança suficiente. O detetor de neutrinos “KamLAND” tem como objetivo desvendar os mistérios do universo. A redução do fundo de decaimento do 10C é indispensável para verificar a propriedade Majorana dos neutrinos. Para identificar eventos de decaimento 10C, discriminando a diferença da forma de onda de cintilação usando RNN. Nesta investigação, foi desenvolvido LSTM empilhado de 2 camadas. E depois é capaz de rejeitar ~55% dos eventos de decaimento do 10C com a ineficiência ββ ~20% é permitida. Da avaliação utilizando os dados de calibração da fonte 60Co, esta eficiência/ineficiência tem confiança suficiente.Esta pesquisa percebe a melhoria da sensibilidade para descobrir sinais 0νββ. O RNN processa a avaliação temporal dos dados. Pensa-se que a RNN desenvolvida nesta investigação classificou o tipo de evento com base na propagação da forma de onda de cintilação. Como base, os 10C-oPs com maior dispersão de cintilação são mais baixos na saída da classificação ββ do que os 10C-pPs em.