Synthesis of pulses from particle detectors with a Generative Adversarial Network (GAN)

要約

関連エレクトロニクスの開発中に粒子検出器からのパルスが欠落する可能性または完全に欠落する可能性があることに対処するために、実際の電子機器の機能を失うことなく粒子検出器からのパルスを生成できるモデルを提案します。
このモデルは、人工ニューラル ネットワーク、つまり敵対的生成ネットワーク (GAN) に基づいています。
提案されたネットワークアーキテクチャ、そのトレーニング方法論、${}^{137}$Cs および ${}^{22}$Na 源からの放射線を受け取るシンチレータからの実際のパルスで GAN をトレーニングするアプローチについて説明します。
ジェネレーターはザイリンクスのシステムオンチップ (SoC) にインストールされました。
元の波高ヒストグラム データのデータ分布とさえ一致する、実際のパルスと同じ形状のパルスをネットワークがどのように生成できるかを示します。

要約(オリジナル)

To address the possible lack or total absence of pulses from particle detectors during the development of its associate electronics, we propose a model that can generate them without losing the features of the real ones. This model is based on artificial neural networks, namely Generative Adversarial Networks (GAN). We describe the proposed network architecture, its training methodology and the approach to train the GAN with real pulses from a scintillator receiving radiation from sources of ${}^{137}$Cs and ${}^{22}$Na. The Generator was installed in a Xilinx’s System-On-Chip (SoC). We show how the network is capable of generating pulses with the same shape as the real ones that even match the data distributions in the original pulse-height histogram data.

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