Using graph neural networks to reconstruct charged pion showers in the CMS High Granularity Calorimeter

Aamir, M.; Adamov, G.; Adams, T.; Adloff, C.; Afanasiev, S.; Agrawal, C.; Agrawal, C.; Ahmad, A.; Ahmed, H.; Akbar, S.; Akchurin, N.; Akgul, B.; Akgun, B.; Akpinar, R.; Aktas, E.; Al Kadhim, A.; Alexakhin, V.; Alimena, J.; Alison, J.; Alpana, A.; Alshehri, W.; Alvarez Dominguez, P.; Alyari, M.; Amendola, C.; Amir, R.; Andersen, S.; Andreev, Y.; Antoszczuk, P.; Aras, U.; Ardila, L.; Aspell, P.; Avila, M.; Awad, I.; Aydilek, O.; Azimi, Z.; Aznar Pretel, A.; Bach, O.; Bainbridge, R.; Bakshi, A.; Bam, B.; Banerjee, S.; Barney, D.; Bayraktar, O.; Beaudette, F.; Beaujean, F.; Becheva, E.; Behera, P.; Belloni, A.; Bergauer, T.; Besancon, M.; Bessidskaia Bylund, O.; Bhatt, L.; Bhattacharya, S.; Bhowmil, D.; Blekman, F.; Blinov, P.; Bloch, P.; Bodek, A.; Boger, A.; Bonnemaison, A.; Bouyjou, F.; Brennan, L.; Brondolin, E.; Brusamolino, A.; Bubanja, I.; Buchot Perraguin, A.; Bunin, P.; Burazin Misura, A.; Butler-Nalin, A.; Cakir, A.; Callier, S.; Campbell, S.; Candemir, Y.; Canderan, K.; Cankocak, K.; Cappati, A.; Caregari, S.; Carron, S.; Carty, C.; Cauchois, A.; Ceard, L.; ÇERÇİ, Salim; Chang, P.; Chatterjee, R.; Chatterjee, S.; Chattopadhyay, P.; Chatzistavrou, T.; Chaudhary, M.; Chen, J.; Chen, J.; Chen, Y.; Cheng, K.; Cheung, H.; Chhikara, J.; Chiron, A.; Chiusi, M.; Chokheli, D.; Chudasama, R.; Clement, E.; Coco Mendez, S.; Coko, D.; Coskun, K.; Couderc, F.; Crossman, B.; Cui, Z.; Cuisset, T.; Cummings, G.; Curtis, E.; D'Alfonso, M.; Döhler-Ball, J.; Dadazhanova, O.; Damgov, J.; Das, I.; Das Gupta, S.; Dauncey, P.; David Tinoco Mendes, A.; Davies, G.; Davignon, O.; de Barbaro, P.; De La Taille, C.; De Silva, M.; De Wit, A.; Debbins, P.; Defranchis, M.; Delagnes, E.; Devouge, P.; Di Guglielmo, G.; Diehl, L.; Dilsiz, K.; Dincer, G.; Dittmann, J.; Dragicevic, M.; Du, D.; Dubinchik, B.; Dugad, S.; Dulucq, F.; Dumanoglu, I.; Duran, B.; Dutta, S.; Dutta, V.; Dychkant, A.; Dünser, M.; Edberg, T.; Ehle, I.; El Berni, A.; Elias, F.; Eno, S.; Erdogan, E.; Erkmen, B.; Ershov, Y.; Ertorer, E.; Extier, S.; Eychenne, L.; Fedar, Y.; Fedi, G.; Figueiredo De Sá Sousa De Almeida, J.; Fontana Santos Alves, B.; Frahm, E.; Francis, K.; Freeman, J.; French, T.; Gaede, F.; Gandhi, P.; Ganjour, S.; Garcia-Bellido, A.; Gastaldi, F.; Gazi, L.; Gecse, Z.; Gerwig, H.; Gevin, O.; Ghosh, S.; Ghosh, S.; Gill, K.; Gingu, C.; Gleyzer, S.; Godinovic, N.; Goettlicher, P.; Goff, R.; Gok, M.; Golunov, A.; Gonultas, B.; González Martínez, J.; Gorbounov, N.; Gouskos, L.; Gray, A.; Gray, L.; Grieco, C.; Groenroos, S.; Groner, D.; Gruber, A.; Grummer, A.; Grönroos, S.; Guerrero, D.; Guilloux, F.; Guler, Y.; Gungordu, A.; Guo, J.; Guo, K.; Gurpinar Guler, E.; Gutti, H.; Guvenli, A.; Gülmez, E.; Hacisahinoglu, B.; Halkin, Y.; Hamilton Ilha Machado, G.; Hare, H.; Hatakeyama, K.; Heering, A.; Hegde, V.; Heintz, U.; Hinton, N.; Hinzmann, A.; Hirschauer, J.; Hitlin, D.; Hoff, J.; Hos, İ.; Hou, B.; Hou, X.; Howard, A.; Howe, C.; Hsieh, H.; Hsu, T.; Hua, H.; Hummer, F.; Imran, M.; Incandela, J.; Iren, E.; Isildak, Bora; Jackson, P.; Jackson, W.; Jain, S.; Jana, P.; Jaroslavceva, J.; Jena, S.; Jige, A.; Jordano, P.; Joshi, U.; Kaadze, K.; Kachanov, V.; Kafizov, A.; Kalipoliti, L.; Kallil Tharayil, A.; Kaluzinska, O.; Kamble, S.; Kaminskiy, A.; Kanemura, M.; Kanso, H.; Kao, Y.; Kapic, A.; Kapsiak, C.; Karjavine, V.; Karmakar, S.; Karneyeu, A.; Kaya, M.; Kayis Topaksu, A.; Kaynak, B.; Kazhykarim, Y.; Khan, F.; Khudiakov, A.; Kieseler, J.; Kim, R.; Klijnsma, T.; Kloiber, E.; Klute, M.; Kocak, Z.; Kodali, K.; Koetz, K.; Kolberg, T.; Kolcu, O.; Komaragiri, J.; Komm, M.; Kopsalis, I.; Krause, H.; Krawczyk, M.; Krishnaswamy Vinayakam, T.; Kristiansen, K.; Kristic, A.; Krohn, M.; Kronheim, B.; Krüger, K.; Kudtarkar, C.; Kulis, S.; Kumar, M.; Kumar, N.; Kumar, S.; Kumar Verma, R.; Kunori, S.; Kunts, A.; Kuo, C.; Kurenkov, A.; Kuryatkov, V.; Kyre, S.; Ladenson, J.; Lamichhane, K.; Landsberg, G.; Langford, J.; Laudrain, A.; Laughlin, R.; Lawhorn, J.; Le Dortz, O.; Lee, S.; Lektauers, A.; Lelas, D.; Leon, M.; Levchuk, L.; Li, A.; Li, J.; Li, Y.; Liang, Z.; Liao, H.; Lin, K.; Lin, W.; Lin, Z.; Lincoln, D.; Linssen, L.; Litomin, A.; Liu, G.; Liu, Y.; Lobanov, A.; Lohezic, V.; Loiseau, T.; Lu, C.; Lu, R.; Lu, S.; Lukens, P.; Mackenzie, M.; Magnan, A.; Magniette, F.; Mahjoub, A.; Mahon, D.; Majumder, G.; Makarenko, V.; Malakhov, A.; Malgeri, L.; Mallios, S.; Mandloi, C.; Mankel, A.; Mannelli, M.; Mans, J.; Mantilla, C.; Martinez, G.; Massa, C.; Masterson, P.; Matthewman, M.; Matveev, V.; Mayekar, S.; Mazlov, I.; Mehta, A.; Mestvirishvili, A.; Miao, Y.; Milella, G.; Mirza, I.; Mitra, P.; Moccia, S.; Mohanty, G.; Monti, F.; Moortgat, F.; Murthy, S.; Music, J.; Musienko, Y.; Nabili, S.; Nelson, J.; Nema, A.; Neutelings, I.; Niedziela, J.; Nikitenko, A.; Noonan, D.; Noy, M.; Nurdan, K.; Obraztsov, S.; Ochando, C.; Ogul, H.; Olsson, J.; Onel, Y.; Ozkorucuklu, S.; Paganis, E.; Palit, P.; Pan, R.; Pandey, S.; Pantaleo, F.; Papageorgakis, C.; Paramesvaran, S.; Paranjpe, M.; Parolia, S.; Parsons, A.; Parygin, P.; Pastika, J.; Paulini, M.; Paus, C.; Peñaló Castillo, K.; Pedro, K.; Pekic, V.; Peltola, T.; Peng, B.; Perego, A.; Perini, D.; Petrilli, A.; Pham, H.; Podem, S.; Popov, V.; Portales, L.; Potok, O.; Pradeep, P.; Pramanik, R.; Prosper, H.; Prvan, M.; Qasim, S.; Qu, H.; Quast, T.; Quiroga Trivio, A.; Rabour, L.; Raicevic, N.; Rao, M.; Rapacz, K.; Redjeb, W.; Reinecke, M.; Revering, M.; Roberts, A.; Rohlf, J.; Rosado, P.; Rose, A.; Rothman, S.; Rout, P.; Rovere, M.; Roy, A.; Rubinov, P.; Rumerio, P.; Rusack, R.; Rygaard, L.; Ryjov, V.; Sadivnycha, S.; Sahin, M.; Sakarya, Ufuk; Salerno, R.; Saradhy, R.; Saraf, M.; Sarbandi, K.; Sarkisla, M.; Satyshev, I.; Saud, N.; Sauvan, J.; Schindler, G.; Schmidt, A.; Schmidt, I.; Schmitt, M.; Sculac, A.; Sculac, T.; Sedelnikov, A.; Seez, C.; Sefkow, F.; Selivanova, D.; Selvaggi, M.; Sergeychik, V.; Sert, H.; Shahid, M.; Sharma, P.; Sharma, R.; Sharma, S.; Shelake, M.; Shenai, A.; Shih, C.; Shinde, R.; Shmygol, D.; Shukla, R.; Sicking, E.; Silva, P.; Simsek, C.; Simsek, E.; Sirasva, B.; Sirois, Y.; Song, S.; Song, Y.; Soudais, G.; Sriram, S.; St Jacques, R.; Stahl Leiton, A.; Steen, A.; Stein, J.; Strait, J.; Strobbe, N.; Su, X.; Sukhov, E.; Suleiman, A.; Sunar Cerci, D.; Suryadevara, P.; Swain, K.; Syal, C.; Tali, B.; Tanay, K.; Tang, W.; Tanvir, A.; Tao, J.; Tarabini, A.; Tatli, T.; Taylor, R.; Taysi, Z.; Teafoe, G.; Tee, C.; Terrill, W.; Thienpont, D.; Thomas, P.; Thomas, R.; Titov, M.; Todd, C.; Todd, E.; Toms, M.; Tosun, A.; Troska, J.; Tsai, L.; Tsamalaidze, Z.; Tsionou, D.; Tsipolitis, G.; Tsirigoti, M.; Tu, R.; Tural Polat, Sadiye; Undleeb, S.; Usai, E.; Uslan, E.; Ustinov, V.; Uzunian, A.; Vernazza, E.; Viahin, O.; Viazlo, O.; Vichoudis, P.; Vijay, A.; Virdee, T.; Voirin, E.; Vojinovic, M.; Vámi, T.; Wade, A.; Walter, D.; Wang, C.; Wang, F.; Wang, J.; Wang, K.; Wang, X.; Wang, X.; Wang, Y.; Wang, Z.; Wanlin, E.; Wayne, M.; Wetzel, J.; Whitbeck, A.; Wickwire, R.; Wilmot, D.; Wilson, J.; Wu, H.; Xiao, M.; Yang, J.; Yazici, B.; Ye, Y.; Yerli, B.; Yetkin, T.; Yi, R.; Yohay, R.; Yu, T.; Yuan, C.; Yuan, X.; Yuksel, O.; YushmanoV, I.; Yusuff, I.; Zabi, A.; Zareckis, D.; Zehetner, P.; Zghiche, A.; Zhang, C.; Zhang, D.; Zhang, H.; Zhang, J.; Zhang, J.; Zhang, Z.; Zhao, X.; Zhong, J.; Zhou, Y.; Zorbilmez, I.

doi:10.1088/1748-0221/19/11/p11025

Using graph neural networks to reconstruct charged pion showers in the CMS High Granularity Calorimeter

Atıf İçin Kopyala

Aamir M., Adamov G., Adams T., Adloff C., Afanasiev S., Agrawal C., ...Daha Fazla

Journal of Instrumentation, cilt.19, sa.11, 2024 (SCI-Expanded)

Yayın Türü: Makale / Tam Makale
Cilt numarası: 19 Sayı: 11
Basım Tarihi: 2024
Doi Numarası: 10.1088/1748-0221/19/11/p11025
Dergi Adı: Journal of Instrumentation
Derginin Tarandığı İndeksler: Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Scopus, Compendex, Index Islamicus, INSPEC
Anahtar Kelimeler: Calorimeters, Pattern recognition, cluster finding, calibration and fitting methods, Performance of High Energy Physics Detectors, Si microstrip and pad detectors
Yıldız Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

A novel method to reconstruct the energy of hadronic showers in the CMS High Granularity Calorimeter (HGCAL) is presented. The HGCAL is a sampling calorimeter with very fine transverse and longitudinal granularity. The active media are silicon sensors and scintillator tiles readout by SiPMs and the absorbers are a combination of lead and Cu/CuW in the electromagnetic section, and steel in the hadronic section. The shower reconstruction method is based on graph neural networks and it makes use of a dynamic reduction network architecture. It is shown that the algorithm is able to capture and mitigate the main effects that normally hinder the reconstruction of hadronic showers using classical reconstruction methods, by compensating for fluctuations in the multiplicity, energy, and spatial distributions of the shower's constituents. The performance of the algorithm is evaluated using test beam data collected in 2018 prototype of the CMS HGCAL accompanied by a section of the CALICE AHCAL prototype. The capability of the method to mitigate the impact of energy leakage from the calorimeter is also demonstrated.