Fabio Cufino

自监督ViT框架增强中微子探测器分析

研究人员开发了一种新的自监督预训练框架，使用稀疏Vision Transformer（ViT）为异构中微子探测器创建可重用表示。该方法在大型强子对撞机上FASERCal概念的模拟数据上进行了评估，与从头开始训练相比，显著提高了中微子味识别和动量回归等任务的性能。该方法展示了强大的数据效率，在标记数据量大大减少的情况下取得了可比的性能，并显示出对其他探测器技术和能量尺度的有效迁移能力。