Derin Öğrenme Yapıları ile Elektromanyetik Örnekleme Kalorimetresinde π0/γ Ayırt Edilmesi

Authors : Güral AYDIN, Hasan SARIGÜL

Pages : 1175-1180

Doi:10.31590/ejosat.1041107

View : 21 | Download : 19

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Bu çalışmada, bir elektromanyetik örnekleme kalorimetresinde nötr pion ve tek fotonun ayırt edilmesinde derin öğrenme yapay sinir ağlarının kullanılmasının ne kadar etkili olabileceği araştırılmıştır. Örnekleme kalorimetresi 9×9 matris dizini şeklinde Geant4 benzetim programı ile oluşturulmuştur. Nötr pion ve tek fotonun farklı enerjilerde kalorimetrede oluşturduğu duş görüntüleri kullanılarak parçacıkların tanımlanması gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, görüntü parametreleri kullanılarak duş görüntülerindeki farklılıklar gözlemlenmiştir. Daha sonra, derin öğrenme yapıları içerisinde duş görüntülerinin oluşturduğu topolojiler giriş parametreleri olarak kullanılarak parçacıkların ayırt edilmesine çalışılmıştır. Makine öğrenmesi ile birlikte belirtilen benzetim koşullarında oldukça yüksek seviyede sinyal verimliliği ve arkaplan reddi değerlerine ulaşılabileceği görülmüştür.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Elektromanyetik Kalorimetresi, Foton Etkileşmesi, Parçacık Tanımlanması