학술논문

Improved calorimetric particle identification in NA62 using machine learning techniques

Document Type

Original Paper

Author

; Cortina Gil, E.; Kleimenova, A.; Minucci, E.; Padolski, S.; Petrov, P.; Shaikhiev, A.; Volpe, R.; Fedorko, W.; Numao, T.; Petrov, Y.; Velghe, B.; Wong, V. W. S.; Yu, M.; Bryman, D.; Fu, J.; Hives, Z.; Husek, T.; Jerhot, J.; Kampf, K.; Zamkovsky, M.; De Martino, B.; Perrin-Terrin, M.; Akmete, A. T.; Aliberti, R.; Khoriauli, G.; Kunze, J.; Lomidze, D.; Peruzzo, L.; Vormstein, M.; Wanke, R.; Dalpiaz, P.; Fiorini, M.; Mazzolari, A.; Neri, I.; Norton, A.; Petrucci, F.; Soldani, M.; Wahl, H.; Bandiera, L.; Cotta Ramusino, A.; Gianoli, A.; Romagnoni, M.; Sytov, A.; Iacopini, E.; Latino, G.; Lenti, M.; Lo Chiatto, P.; Panichi, I.; Parenti, A.; Bizzeti, A.; Bucci, F.; Antonelli, A.; Georgiev, G.; Kozhuharov, V.; Lanfranchi, G.; Martellotti, S.; Moulson, M.; Spadaro, T.; Tinti, G.; Ambrosino, F.; Capussela, T.; Corvino, M.; D’Errico, M.; Di Filippo, D.; Fiorenza, R.; Giordano, R.; Massarotti, P.; Mirra, M.; Napolitano, M.; Rosa, I.; Saracino, G.; Anzivino, G.; Brizioli, F.; Imbergamo, E.; Lollini, R.; Piandani, R.; Santoni, C.; Barbanera, M.; Cenci, P.; Checcucci, B.; Lubrano, P.; Lupi, M.; Pepe, M.; Piccini, M.; Costantini, F.; Di Lella, L.; Doble, N.; Giorgi, M.; Giudici, S.; Lamanna, G.; Lari, E.; Pedreschi, E.; Sozzi, M.; Cerri, C.; Fantechi, R.; Pontisso, L.; Spinella, F.; Mannelli, I.; D’Agostini, G.; Raggi, M.; Biagioni, A.; Cretaro, P.; Frezza, O.; Leonardi, E.; Lonardo, A.; Turisini, M.; Valente, P.; Vicini, P.; Ammendola, R.; Bonaiuto, V.; Fucci, A.; Salamon, A.; Sargeni, F.; Arcidiacono, R.; Bloch-Devaux, B.; Boretto, M.; Menichetti, E.; Migliore, E.; Soldi, D.; Biino, C.; Filippi, A.; Marchetto, F.; Briano Olvera, A.; Engelfried, J.; Estrada-Tristan, N.; Reyes Santos, M. A.; Boboc, P.; Bragadireanu, A. M.; Ghinescu, S. A.; Hutanu, O. E.; Bician, L.; Blazek, T.; Cerny, V.; Kucerova, Z.; Bernhard, J.; Ceccucci, A.; Ceoletta, M.; Danielsson, H.; De Simone, N.; Duval, F.; Döbrich, B.; Federici, L.; Gamberini, E.; Gatignon, L.; Guida, R.; Hahn, F.; Holzer, E. B.; Jenninger, B.; Koval, M.; Laycock, P.; Lehmann Miotto, G.; Lichard, P.; Mapelli, A.; Marchevski, R.; Massri, K.; Noy, M.; Palladino, V.; Pinzino, J.; Ryjov, V.; Schuchmann, S.; Venditti, S.; Bache, T.; Brunetti, M. B.; Duk, V.; Fascianelli, V.; Fry, J. R.; Gonnella, F.; Goudzovski, E.; Henshaw, J.; Iacobuzio, L.; Kenworthy, C.; Lazzeroni, C.; Lurkin, N.; Newson, F.; Parkinson, C.; Romano, A.; Sanders, J.; Sergi, A.; Sturgess, A.; Swallow, J.; Tomczak, A.; Heath, H.; Page, R.; Trilov, S.; Angelucci, B.; Britton, D.; Graham, C.; Protopopescu, D.; Carmignani, J.; Dainton, J. B.; Jones, R. W. L.; Ruggiero, G.; Fulton, L.; Hutchcroft, D.; Maurice, E.; Wrona, B.; Conovaloff, A.; Cooper, P.; Coward, D.; Rubin, P.; Baeva, A.; Baigarashev, D.; Emelyanov, D.; Enik, T.; Falaleev, V.; Fedotov, S.; Gorshanov, K.; Gushchin, E.; Kekelidze, V.; Kereibay, D.; Kholodenko, S.; Khotyantsev, A.; Korotkova, A.; Kudenko, Y.; Kurochka, V.; Kurshetsov, V.; Litov, L.; Madigozhin, D.; Medvedeva, M.; Mefodev, A.; Misheva, M.; Molokanova, N.; Movchan, S.; Obraztsov, V.; Okhotnikov, A.; Ostankov, A.; Polenkevich, I.; Potrebenikov, Yu.; Sadovskiy, A.; Semenov, V.; Shkarovskiy, S.; Sugonyaev, V.; Yushchenko, O.; Zinchenko, A.

Source

Journal of High Energy Physics. 2023(11)

Subject

Fixed Target Experiments
Branching fraction
Rare Decay
Flavour Physics

Language

English

ISSN

1029-8479

Abstract

Abstract: Measurement of the ultra-rare K+→π+νν¯ decay at the NA62 experiment at CERN requires high-performance particle identification to distinguish muons from pions. Calorimetric identification currently in use, based on a boosted decision tree algorithm, achieves a muon misidentification probability of 1.2 × 10−5 for a pion identification efficiency of 75% in the momentum range of 15–40 GeV/c. In this work, calorimetric identification performance is improved by developing an algorithm based on a convolutional neural network classifier augmented by a filter. Muon misidentification probability is reduced by a factor of six with respect to the current value for a fixed pion-identification efficiency of 75%. Alternatively, pion identification efficiency is improved from 72% to 91% for a fixed muon misidentification probability of 10−5.

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