Accès ouvert déclaré
2025
article
Machine learning approach to CMS RPC HV scan data analysis
M. Tytgat, K. Mota Amarilo, Amrutha Samalan, K. Skovpen, G. A. Alves, E. Coelho, F. Marujo da Silva, M. Barroso Ferreira Filho, E. M. Da Costa, D. De Jesus Damião, S. Fonseca De Souza, Raphael Gomes de Souza, L. Mundim, H. Nogima, J.P. Pinheiro, A. Santoro, M. Thiel, А. Александров, R. Hadjiiska, P. Iaydjiev, M. Shopova, G. Sultanov, A. Dimitrov, L. Litov, B. Pavlov, P. Petkov, A. Petrov, E. Shumka, P. Cao, W. Diao, Q. Hou, H. Kou, Zhenan Liu, J. Song, J. Zhao, S. J. Qian, C. Ávila, Diego Andres Barbosa Trujillo, Andrés Cabrera, C. Florez, J. A. Reyes Vega, R. Aly, A. Radi, Y. Assran, I. Crotty, M. A. Mahmoud, M. Gouzevitch, G. Grenier, L. Mirabito, I. Bagaturia, I. Lomidze, Z. Tsamalaidze, V. Amoozegar, B. Boghrati, M. Ebrahimi, F. Esfandi, Yasaman Hosseini, M. Mohammadi Najafabadi, E. Zareian, M. Abbrescia, N. De Filippis, G. Iaselli, F. Loddo, G. Pugliese, D. Ramos, L. Benussi, S. Bianco, S. Meola, D. Piccolo, S. Buontempo, F. Carnevali, L. Lista, P. Paolucci, A. Braghieri, P. Montagna, C. Riccardi, P. Salvini, P. Vitulo, E. Asilar, T. J. Kim, Yeonsu Ryou, S. Choi, B. Hong, Kyong Sei Lee, J. Goh, J. Shin, Y. Lee, I. Pedraza, C. Uribe Estrada, H. Castilla-Valdez, R. López-Fernández, A. Sánchez-Hernández, M. Ramirez-García, D.L. Ramirez Guadarrama, Mehar Ali Shah, Fabiola Vazquez Valencia, N. Zaganidis, Ashfaq Ahmad, M. I. Asghar, H. R. Hoorani, S. Muhammad, J. Eysermans, F. Fienga
0Citations signalées — pas une note de qualité
9Institutions déclarées
4Pays d’affiliation déclarés
Résumé fourni par la source
Resistive Plate Chambers (RPC) are gaseous detectors in the muon system of the Compact Muon Solenoid (CMS) experiment at the European Laboratory for Particle Physics, CERN. The RPC high-voltage scan is a crucial sequence of calibration runs typically conducted at the onset of each data-taking year with the initial collisions of the CERN Large Hadron Collider (LHC) at nominal luminosity in proton–proton collisions 2 × 1 0 34 cm − 2 s − 1 , ensuring RPC proper functioning by establishing correct working points. This study applies machine learning algorithms to automate and accelerate previously manual, time-consuming analysis, enhancing efficiency and decision-making. We developed an autoencoder artificial neural network (ANN) in Fourier space (FSAC) to approximate efficiency curves, which are then used to determine working points. This new approach reduces the time for data analysis from over three months to less than a week.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine learning approach to CMS RPC HV scan data analysis
- Date Crossref
- 01/06/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Sujets associés
Particle Detector Development and PerformanceGamma-ray bursts and supernovaeMedical Imaging Techniques and Applications