Abstract
The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | 092001 |
| Journal | Physical Review D |
| Volume | 102 |
| Issue number | 9 |
| DOIs | |
| State | Published - 2020.11.9 |
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Dive into the research topics of 'Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: Physical Review D, Vol. 102, No. 9, 092001, 09.11.2020.
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T1 - Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector
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AU - Steiner, H. M.
AU - Stewart, J.
AU - Stillwell, B.
AU - Stock, J.
AU - Stocker, F.
AU - Stokes, T.
AU - Strait, M.
AU - Strauss, T.
AU - Striganov, S.
AU - Stuart, A.
AU - Summers, D.
AU - Surdo, A.
AU - Susic, V.
AU - Suter, L.
AU - Sutera, C. M.
AU - Svoboda, R.
AU - Szczerbinska, B.
AU - Szelc, A. M.
AU - Talaga, R.
AU - Tanaka, H. A.
AU - Tapia Oregui, B.
AU - Tapper, A.
AU - Tariq, S.
AU - Tatar, E.
AU - Tayloe, R.
AU - Teklu, A. M.
AU - Tenti, M.
AU - Terao, K.
AU - Ternes, C. A.
AU - Terranova, F.
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AU - Thea, A.
AU - Thompson, J. L.
AU - Thorn, C.
AU - Timm, S. C.
AU - Tonazzo, A.
AU - Torti, M.
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AU - Tortorici, F.
AU - Totani, D.
AU - Toups, M.
AU - Touramanis, C.
AU - Trevor, J.
AU - Trzaska, W. H.
AU - Tsai, Y. T.
AU - Tsamalaidze, Z.
AU - Tsang, K. V.
AU - Tsverava, N.
AU - Tufanli, S.
AU - Tull, C.
AU - Tyley, E.
AU - Tzanov, M.
AU - Uchida, M. A.
AU - Urheim, J.
AU - Usher, T.
AU - Vagins, M. R.
AU - Vahle, P.
AU - Valdiviesso, G. A.
AU - Valencia, E.
AU - Vallari, Z.
AU - Valle, J. W.F.
AU - Vallecorsa, S.
AU - Van Berg, R.
AU - Van De Water, R. G.
AU - Vanegas Forero, D.
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AU - Weber, M.
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AU - Weinstein, A.
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AU - Wilking, M. J.
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AU - Wongjirad, T.
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AU - Wu, W.
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AU - Zuklin, J.
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AU - Zwaska, R.
N1 - Publisher Copyright: © 2020 authors. Published by the American Physical Society. Published by the American Physical Society under the terms of the "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"Creative Commons Attribution 4.0 International license. Further distribution of this work must maintain attribution to the author(s) and the published article's title, journal citation, and DOI.
PY - 2020/11/9
Y1 - 2020/11/9
N2 - The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
AB - The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85096669682
U2 - 10.1103/PhysRevD.102.092003
DO - 10.1103/PhysRevD.102.092003
M3 - Journal article
AN - SCOPUS:85096669682
SN - 2470-0010
VL - 102
JO - Physical Review D
JF - Physical Review D
IS - 9
M1 - 092001
ER -