English
Related papers

Related papers: DNN-based Signal Processing for Liquid Argon Time …

200 papers

The Liquid Argon Time Projection Chamber (LArTPC) is an advanced neutrino detector technology widely used in recent and upcoming accelerator neutrino experiments. It features a low energy threshold and high spatial resolution that allow for…

Instrumentation and Detectors · Physics 2021-03-24 Haiwang Yu , Mary Bishai , Wenqiang Gu , Meifeng Lin , Xin Qian , Yihui Ren , Andrea Scarpelli , Brett Viren , Hanyu Wei , Hongzhao Yu , Kwang Min Yu , Chao Zhang

The liquid argon time projection chamber (LArTPC) detector technology has an excellent capability to measure properties of low-energy neutrinos produced by the sun and supernovae and to look for exotic physics at very low energies. In order…

We present a real-time anomaly detection framework for liquid argon time projection chambers (LArTPCs), targeting applications in particle physics experiments such as the Short Baseline Near Detector or the future Deep Underground Neutrino…

High Energy Physics - Experiment · Physics 2026-05-28 Seokju Chung , Jack Cleeve , Akshay Malige , Georgia Karagiorgi , Lino Gerlach , Adrian A. Pol , Isobel Ojalvo

We investigate the feasibility of using deep learning techniques, in the form of a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN), for the extraction of signals from the raw waveforms produced by the individual channels of liquid…

Instrumentation and Detectors · Physics 2022-02-09 Lorenzo Uboldi , David Ruth , Michael Andrews , Michael H. L. S. Wang , Hans-Joachim Wenzel , Wanwei Wu , Tingjun Yang

Liquid argon time projection chambers (LArTPCs) have been proposed as neutrino detectors that combine both large sizes to maximize the number of neutrino interactions and detailed recording of the interaction. The readout of thousands of…

Instrumentation and Detectors · Physics 2021-02-12 J. I. Crespo-Anadón

We have developed a convolutional neural network (CNN) that can make a pixel-level prediction of objects in image data recorded by a liquid argon time projection chamber (LArTPC) for the first time. We describe the network design, training…

High Energy Physics - Experiment · Physics 2023-02-17 MicroBooNE collaboration , C. Adams , M. Alrashed , R. An , J. Anthony , J. Asaadi , A. Ashkenazi , M. Auger , S. Balasubramanian , B. Baller , C. Barnes , G. Barr , M. Bass , F. Bay , A. Bhat , K. Bhattacharya , M. Bishai , A. Blake , T. Bolton , L. Camilleri , D. Caratelli , I. Caro Terrazas , R. Carr , R. Castillo Fernandez , F. Cavanna , G. Cerati , Y. Chen , E. Church , D. Cianci , E. Cohen , G. H. Collin , J. M. Conrad , M. Convery , L. Cooper-Troendle , J. I. Crespo-Anadon , M. Del Tutto , D. Devitt , A. Diaz , K. Duffy , S. Dytman , B. Eberly , A. Ereditato , L. Escudero Sanchez , J. Esquivel , J. J. Evans , A. A. Fadeeva , R. S. Fitzpatrick , B. T. Fleming , D. Franco , A. P. Furmanski , D. Garcia-Gamez , G. T. Garvey , V. Genty , D. Goeldi , S. Gollapinni , O. Goodwin , E. Gramellini , H. Greenlee , R. Grosso , R. Guenette , P. Guzowski , A. Hackenburg , P. Hamilton , O. Hen , V Hewes , C. Hill , G. A. Horton-Smith , A. Hourlier , E. -C. Huang , C. James , J. Jan de Vries , L. Jiang , R. A. Johnson , J. Joshi , H. Jostlein , Y. -J. Jwa , G. Karagiorgi , W. Ketchum , B. Kirby , M. Kirby , T. Kobilarcik , I. Kreslo , Y. Li , A. Lister , B. R. Littlejohn , S. Lockwitz , D. Lorca , W. C. Louis , M. Luethi , B. Lundberg , X. Luo , A. Marchionni , S. Marcocci , C. Mariani , J. Marshall , J. Martin-Albo , D. A. Martinez Caicedo , A. Mastbaum , V. Meddage , T. Mettler , G. B. Mills , K. Mistry , A. Mogan , J. Moon , M. Mooney , C. D. Moore , J. Mousseau , M. Murphy , R. Murrells , D. Naples , P. Nienaber , J. Nowak , O. Palamara , V. Pandey , V. Paolone , A. Papadopoulou , V. Papavassiliou , S. F. Pate , Z. Pavlovic , E. Piasetzky , D. Porzio , G. Pulliam , X. Qian , J. L. Raaf , A. Rafique , L. Rochester , M. Ross-Lonergan , C. Rudolf von Rohr , B. Russell , D. W. Schmitz , A. Schukraft , W. Seligman , M. H. Shaevitz , R. Sharankova , J. Sinclair , A. Smith , E. L. Snider , M. Soderberg , S. Soldner-Rembold , S. R. Soleti , P. Spentzouris , J. Spitz , J. St. John , T. Strauss , K. Sutton , S. Sword-Fehlberg , A. M. Szelc , N. Tagg , W. Tang , K. Terao , M. Thomson , R. T. Thornton , M. Toups , Y. -T. Tsai , S. Tufanli , T. Usher , W. Van De Pontseele , R. G. Van de Water , B. Viren , M. Weber , H. Wei , D. A. Wickremasinghe , K. Wierman , Z. Williams , S. Wolbers , T. Wongjirad , K. Woodruff , T. Yang , G. Yarbrough , L. E. Yates , G. P. Zeller , J. Zennamo , C. Zhang

The Liquid Argon Time Projection Chamber (LArTPC) technology is widely used in high energy physics experiments, including the upcoming Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). Accurately simulating LArTPC detector responses is essential…

Instrumentation and Detectors · Physics 2023-03-01 Zhihua Dong , Kyle Knoepfel , Meifeng Lin , Brett Viren , Haiwang Yu

We present a deep neural net-based region of interest detection method (DNN ROI) for signal processing in the liquid argon time projection chambers of the Short-Baseline Neutrino (SBN) Program, SBND and ICARUS. DNN ROI addresses limitations…

Instrumentation and Detectors · Physics 2026-05-29 P. Abratenko , N. Abrego-Martinez , R. Acciarri , A. Aduszkiewicz , F. Akbar , D. Andrade Aldana , L. Aliaga-Soplin , F. Abd Alrahman , R. Alvarez-Garrote , C. Andreopoulos , A. Antonakis , M. Artero Pons , J. Asaadi , W. F. Badgett , S. Baena , B. Baibussinov , S. Balasubramanian , A. Barnard , V. Basque , J. Bateman , A. Beever , B. Behera , E. Belchior , V. Bellini , R. Benocci , J. Berger , S. Bertolucci , M. Betancourt , A. Bhat , M. Bishai , A. Blake , A. Blanchet , F. Boffelli , B. Bogart , M. Bonesini , T. Boone , B. Bottino , A. Braggiotti , D. Brailsford , A. Brandt , S. J. Brice , S. Brickner , V. Brio , C. Brizzolari , M. B. Brunetti , H. S. Budd , L. Camilleri , A. Campani , A. Campos , D. Caratelli , D. Carber , B. Carlson , M. F. Carneiro , I. Caro Terrazas , H. Carranza , R. Castillo , F. Castillo Fernandez , F. Cavanna , S. Centro , G. Cerati , A. Chappell , A. Chatterjee , H. Chen , D. Cherdack , S. Cherubini , N. Chithirasreemadam , S. Chung , M. F. Cicala , M. Cicerchia , R. Coackley , T. E. Coan , A. Cocco , M. R. Convery , L. Cooper-Troendle , S. Copello , C. Cuesta , Y. Dabburi , O. Dalager , M. Dall'Olio , A. A. Dange , R. Darby , S. Kr Das , M. Diwan , Z. Djurcic , S. Dolan , S. Dominguez-Vidales , S. Di Domizio , S. Donati , F. Drielsma , M. Dubnowski , K. Duffy , J. Dyer , S. Dytman , A. Ereditato , J. J. Evans , A. Ezeribe , A. Falcone , C. Fan , C. Farnese , A. Fava , D. Di Ferdinando , A. Filkins , B. Fleming , W. Foreman , D. Franco , G. Fricano , I. Furic , A. Furmanski , N. Gallice , S. Gao , D. Garcia-Gamez , S. Gardiner , C. Gatto , D. Gibin , I. Gil-Botella , A. Gioiosa , S. Gollapinni , P. Green , W. C. Griffith , W. Gu , A. Guglielmi , G. Gurung , L. Hagaman , P. Hamilton , K. Hassinin , H. Hausner , A. Heggestuen , A. Hergenhan , M. Hernandez-Morquecho , P. Holanda , B. Howard , R. Howell , Z. Hulcher , I. Ingratta , M. S. Ismail , C. James , W. Jang , R. S. Jones , M. Jung , T. Junk , Y. -J. Jwa , D. Kalra , G. Karagiorgi , L. Kashur , K. J. Kelly , W. Ketchum , J. S. Kim , M. King , J. Klein , D. -H. Koh , L. Kotsiopoulou , T. Kroupova , V. A. Kudryavtsev , V. do Lago Pimentel , N. Lane , J. Larkin , H. Lay , R. LaZur , J. -Y. Li , Y. Li , K. Lin , B. R. Littlejohn , L. Liu , W. C. Louis , X. Lu , X. Luo , A. Machado , P. Machado , C. Mariani , F. Marinho , C. M. Marshall , J. Marshall , C. Martin-Morales , S. Martynenko , A. Mastbaum , N. Mauri , K. Mavrokoridis , N. McConkey , B. McCusker , K. S. McFarland , J. Mclaughlin , A. Menegolli , G. Meng , O. G. Miranda , A. Mogan , N. Moggi , E. Montagna , A. Montanari , C. Montanari , M. Mooney , A. F. Moor , G. Moreno-Granados , H. Da Motta , C. A. Moura , J. Mueller , S. Mulleriababu , M. Murphy , D. P. Mendez , D. Naples , A. Navrer-Agasson , M. Nebot-Guinot , V. C. L. Nguyen , F. J. Nicolas-Arnaldos , L. Di Noto , J. Nowak , S. B. Oh , N. Oza , O. Palamara , S. Palestini , N. Pallat , M. Pallavicini , V. Pandey , V. Paolone , A. Papadopoulou , H. B. Parkinson , L. Pasqualini , J. Paton , L. Patrizii , L. Paulucci , Z. Pavlovic , D. Payne , L. Pelegrina-Gutierrez , O. L. G. Peres , G. Petrillo , C. Petta , V. Pia , F. Pietropaolo , J. Plows , F. Poppi , M. Pozzato , M. L. Pumo , G. Putnam , X. Qian , R. Rajagopalan , A. Rappoldi , G. L. Raselli , P. Ratoff , H. Ray , M. Reggiani-Guzzo , S. Repetto , F. Resnati , A. M. Ricci , A. Roberts , M. Roda , A. de Roeck , J. Romeo-Araujo , M. Rosenberg , M. Ross-Lonergan , M. Rossella , N. Rowe , P. Roy , C. Rubbia , I. Safa , S. Saha , G. Salmoria , S. Samanta , A. Sanchez-Castillo , P. Sanchez-Lucas , A. Scaramelli , D. W. Schmitz , A. Schneider , A. Schukraft , H. Scott , E. Segreto , D. Senadheera , S-H. Seo , F. Sergiampietri , M. Shaevitz , P. Singh , G. Sirri , B. Slater , J. S. Smedley , J. Smith , M. Soares-Nunes , M. Soderberg , S. Soldner-Rembold , J. Spitz , M. Stancari , L. Stanco , J. Stewart , T. Strauss , A. M. Szelc , H. A. Tanaka , M. Tenti , K. Terao , F. Terranova , C. Thorpe , V. Togo , D. Torretta , M. Torti , F. Tortorici , D. Totani , M. Toups , C. Touramanis , R. Triozzi , Y. -T. Tsai , L. Tung , M. Del Tutto , T. Usher , G. A. Valdiviesso , F. Varanini , N. Vardy , S. Ventura , M. Vicenzi , C. Vignoli , L. Wan , R. G. Van de Water , M. Weber , H. Wei , T. Wester , A. White , F. A. Wieler , A. Wilkinson , Z. Williams , P. Wilson , R. J. Wilson , J. Wolfs , T. Wongjirad , A. Wood , E. Worcester , M. Worcester , S. Yadav , E. Yandel , T. Yang , L. Yates , B. Yu , H. Yu , J. Yu , B. Zamorano , A. Zani , A. Vazquez-Ramos , J. Zennamo , J. Zettlemoyer , C. Zhang , S. Zucchelli

We present several studies of convolutional neural networks applied to data coming from the MicroBooNE detector, a liquid argon time projection chamber (LArTPC). The algorithms studied include the classification of single particle images,…

Instrumentation and Detectors · Physics 2023-02-17 MicroBooNE collaboration , R. Acciarri , C. Adams , R. An , J. Asaadi , M. Auger , L. Bagby , B. Baller , G. Barr , M. Bass , F. Bay , M. Bishai , A. Blake , T. Bolton , L. Bugel , L. Camilleri , D. Caratelli , B. Carls , R. Castillo Fernandez , F. Cavanna , H. Chen , E. Church , D. Cianci , G. H. Collin , J. M. Conrad , M. Convery , J. I. Crespo-Anadón , M. Del Tutto , D. Devitt , S. Dytman , B. Eberly , A. Ereditato , L. Escudero Sanchez , J. Esquivel , B. T. Fleming , W. Foreman , A. P. Furmanski , G. T. Garvey , V. Genty , D. Goeldi , S. Gollapinni , N. Graf , E. Gramellini , H. Greenlee , R. Grosso , R. Guenette , A. Hackenburg , P. Hamilton , O. Hen , V Hewes , C. Hill , J. Ho , G. Horton-Smith , C. James , J. Jan de Vries , C. -M. Jen , L. Jiang , R. A. Johnson , B. J. P. Jones , J. Joshi , H. Jostlein , D. Kaleko , G. Karagiorgi , W. Ketchum , B. Kirby , M. Kirby , T. Kobilarcik , I. Kreslo , A. Laube , Y. Li , A. Lister , B. R. Littlejohn , S. Lockwitz , D. Lorca , W. C. Louis , M. Luethi , B. Lundberg , X. Luo , A. Marchionni , C. Mariani , J. Marshall , D. A. Martinez Caicedo , V. Meddage , T. Miceli , G. B. Mills , J. Moon , M. Mooney , C. D. Moore , J. Mousseau , R. Murrells , D. Naples , P. Nienaber , J. Nowak , O. Palamara , V. Paolone , V. Papavassiliou , S. F. Pate , Z. Pavlovic , D. Porzio , G. Pulliam , X. Qian , J. L. Raaf , A. Rafique , L. Rochester , C. Rudolf von Rohr , B. Russell , D. W. Schmitz , A. Schukraft , W. Seligman , M. H. Shaevitz , J. Sinclair , E. L. Snider , M. Soderberg , S. Söldner-Rembold , S. R. Soleti , P. Spentzouris , J. Spitz , J. St. John , T. Strauss , A. M. Szelc , N. Tagg , K. Terao , M. Thomson , M. Toups , Y. -T. Tsai , S. Tufanli , T. Usher , R. G. Van de Water , B. Viren , M. Weber , J. Weston , D. A. Wickremasinghe , S. Wolbers , T. Wongjirad , K. Woodruff , T. Yang , G. P. Zeller , J. Zennamo , C. Zhang

In this paper, we show that a hybrid approach to generative modeling via combining the decoder from an autoencoder together with an explicit generative model for the latent space is a promising method for producing images of particle…

High Energy Physics - Experiment · Physics 2022-04-07 Paul Lutkus , Taritree Wongjirad , Shuchin Aeron

Liquid Argon (LAr) is one of the most widely used scintillators in particle detection, due to its low cost, high availability and excellent scintillation properties. A large number of experiments in the neutrino sector are based around…

Instrumentation and Detectors · Physics 2021-03-12 Krishanu Majumdar , Konstantinos Mavrokoridis

Liquid Argon time projection chamber (LArTPC) is a promising detector technology for future neutrino experiments. MicroBooNE is an upcoming LArTPC neutrino experiment which will be located on-axis of Booster Neutrino Beam (BNB) at Fermilab,…

High Energy Physics - Experiment · Physics 2015-05-28 Teppei Katori

The Liquid Argon Time Projection Chamber (LAr-TPC) detectors provide excellent imaging and particle identification ability for studying neutrinos. An efficient and automatic reconstruction procedures are required to exploit potential of…

Computer Vision and Pattern Recognition · Computer Science 2015-03-02 Piotr Płoński , Dorota Stefan , Robert Sulej , Krzysztof Zaremba

Liquid Argon Time Projection Chamber (LAr TPC) detectors are ideally suited for studying neutrino interactions and probing the parameters that characterize neutrino oscillations. The ability to drift ionization particles over long distances…

Instrumentation and Detectors · Physics 2010-02-04 M. Soderberg

The MicroBooNE experiment is designed to observe interactions of neutrinos with a Liquid Argon Time Projection Chamber (LArTPC) detector from the on-axis Booster Neutrino Beam (BNB) and off-axis Neutrinos at the Main Injector (NuMI) beam at…

Instrumentation and Detectors · Physics 2015-11-03 Jyoti Joshi , Xin Qian

Neutrinos are one of the least known elementary particles. The detection of neutrinos is an extremely difficult task since they are affected only by weak sub-atomic force or gravity. Therefore large detectors are constructed to reveal…

Computer Vision and Pattern Recognition · Computer Science 2015-05-05 Piotr Płoński , Dorota Stefan , Robert Sulej , Krzysztof Zaremba

Liquid Argon Time Projection Chambers (LArTPCs) are ideal detectors for precision neutrino physics. These detectors, when located deep underground, can also be used for measurements of proton decay, and astrophysical neutrinos. The…

Liquid Argon Time Projection Chambers (LArTPCs) have been selected for the future long-baseline Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). To allow LArTPCs to operate in the high-multiplicity near detector environment of DUNE, a new…

Instrumentation and Detectors · Physics 2018-01-30 J. Asaadi , M. Auger , A. Ereditato , D. Goeldi , R. Haenni , U. Kose , I Kreslo , D. Lorca , M. Luethi , C. Rudolf Von Rohr , J. R. Sinclair , F. Stocker , C. Tognina , M. Weber

We present a deep learning-based method for estimating the neutrino energy of charged-current neutrino-argon interactions. We employ a recurrent neural network (RNN) architecture for neutrino energy estimation in the MicroBooNE experiment,…

High Energy Physics - Experiment · Physics 2024-06-17 MicroBooNE collaboration , P. Abratenko , O. Alterkait , D. Andrade Aldana , L. Arellano , J. Asaadi , A. Ashkenazi , S. Balasubramanian , B. Baller , A. Barnard , G. Barr , D. Barrow , J. Barrow , V. Basque , J. Bateman , O. Benevides Rodrigues , S. Berkman , A. Bhanderi , A. Bhat , M. Bhattacharya , M. Bishai , A. Blake , B. Bogart , T. Bolton , J. Y. Book , M. B. Brunetti , L. Camilleri , Y. Cao , D. Caratelli , F. Cavanna , G. Cerati , A. Chappell , Y. Chen , J. M. Conrad , M. Convery , L. Cooper-Troendle , J. I. Crespo-Anadon , R. Cross , M. Del Tutto , S. R. Dennis , P. Detje , R. Diurba , Z. Djurcic , R. Dorrill , K. Duffy , S. Dytman , B. Eberly , P. Englezos , A. Ereditato , J. J. Evans , R. Fine , B. T. Fleming , W. Foreman , D. Franco , A. P. Furmanski , F. Gao , D. Garcia-Gamez , S. Gardiner , G. Ge , S. Gollapinni , E. Gramellini , P. Green , H. Greenlee , L. Gu , W. Gu , R. Guenette , P. Guzowski , L. Hagaman , O. Hen , C. Hilgenberg , G. A. Horton-Smith , Z. Imani , B. Irwin , M. S. Ismail , C. James , X. Ji , J. H. Jo , R. A. Johnson , Y. J. Jwa , D. Kalra , N. Kamp , G. Karagiorgi , W. Ketchum , M. Kirby , T. Kobilarcik , I. Kreslo , N. Lane , I. Lepetic , J. -Y. Li , Y. Li , K. Lin , B. R. Littlejohn , H. Liu , W. C. Louis , X. Luo , C. Mariani , D. Marsden , J. Marshall , N. Martinez , D. A. Martinez Caicedo , S. Martynenko , A. Mastbaum , I. Mawby , N. McConkey , V. Meddage , J. Mendez , J. Micallef , K. Miller , K. Mistry , T. Mohayai , A. Mogan , M. Mooney , A. F. Moor , C. D. Moore , L. Mora Lepin , M. M. Moudgalya , S. Mulleria Babu , D. Naples , A. Navrer-Agasson , N. Nayak , M. Nebot-Guinot , J. Nowak , N. Oza , O. Palamara , N. Pallat , V. Paolone , A. Papadopoulou , V. Papavassiliou , H. Parkinson , S. F. Pate , N. Patel , Z. Pavlovic , E. Piasetzky , K. Pletcher , I. Pophale , X. Qian , J. L. Raaf , V. Radeka , A. Rafique , M. Reggiani-Guzzo , L. Ren , L. Rochester , J. Rodriguez Rondon , M. Rosenberg , M. Ross-Lonergan , I. Safa , G. Scanavini , D. W. Schmitz , A. Schukraft , W. Seligman , M. H. Shaevitz , R. Sharankova , J. Shi , E. L. Snider , M. Soderberg , S. Soldner-Rembold , J. Spitz , M. Stancari , J. St. John , T. Strauss , A. M. Szelc , W. Tang , N. Taniuchi , K. Terao , C. Thorpe , D. Torbunov , D. Totani , M. Toups , A. Trettin , Y. -T. Tsai , J. Tyler , M. A. Uchida , T. Usher , B. Viren , M. Weber , H. Wei , A. J. White , S. Wolbers , T. Wongjirad , M. Wospakrik , K. Wresilo , W. Wu , E. Yandel , T. Yang , L. E. Yates , H. W. Yu , G. P. Zeller , J. Zennamo , C. Zhang

The liquid argon time projection chamber (LArTPC) detector technology provides an opportunity for precision neutrino oscillation measurements, neutrino cross section measurements, and searches for rare processes, such as SuperNova neutrino…

Instrumentation and Detectors · Physics 2013-04-09 Georgia Karagiorgi
‹ Prev 1 2 3 10 Next ›