Распознавание 3D ливневых структур в нейтринных детекторах

В этой работе мы представляем новый метод реконструкции электромагнитных ливней, получаемых с помощью эмульсионных детекторов. Такие детекторы широко используются в физике высоких энергий для измерения энергии и кинематики входящей частицы. Например, в NEWSdm и SHiP экспериментах планируются использовать эмульсионные детекторы для поиска темной материи и исследования физики нейтрино. По сравнению с экспериментом OPERA, в котором успешно использовались эмульсионные детекторы для исследования физики нейтрино, в эксперименте SHiP эмульсионные слои будут аккумулировать огромное число взаимодействий частиц на протяжении долгого времени. Неизбежное накладывание ливней друг на друга подчеркивает необходимость в алгоритме семантической сегментации трехмерных данных. Вдохновившись успехом глубокого обучения на графах, мы предлагаем, во-первых, новый тип слоя графовой нейронной сети, специально разработанного для учета характера развития ливня в калориметре и, во-вторых, модифицированный алгоритм кластеризации для окончательного разделения перекрывающихся электромагнитных ливней.