光学TPCにおけるオートエンコーダを用いた高速ROIトリガリング

本論文は、稀な事象の探索に不可欠な技術である光学タイムプロジェクションチェンバー（TPC）におけるリアルタイムデータ選択のための新しいアプローチを提示しています。主な革新は、ペデスタル画像で訓練された畳み込みオートエンコーダを用いた、教師なしの再構成ベースの異常検出戦略にあります。この方法は、粒子誘起構造の効率的な識別と関心領域（ROI）の抽出を可能にし、信号の完全性を維持しながらデータ量を大幅に削減します。トレーニング目標設計の影響に関する研究と、高い信号保持率と領域削減率の実証は特に注目に値します。このアプローチは検出器に依存せず、オンラインデータ削減のための透明なベースラインを提供します。

• •光学TPCにおける高速ROI抽出のための、教師なしの再構成ベースの異常検出方法を導入。
• •検出器ノイズの形態を学習するために、ペデスタル画像で訓練された畳み込みオートエンコーダを使用。
• •高い信号保持率と大幅な画像領域の削減を達成。
• •効果的な異常検出のためのトレーニング目標設計の重要性を示しています。
• •オンラインデータ削減のための検出器に依存しないベースラインを提供します。