Makine öğrenmesi yöntemi ile dielektron çiftlerinin tanımlanması

Authors : Serpil YALÇIN KUZU

Pages : 349-358

Doi:10.25092/baunfbed.988684

View : 11 | Download : 13

Publication Date : 2022-01-05

Article Type : Research Paper

Abstract :Dielektronlar olarak adlandırılan elektron (e-) pozitron (e+) çiftleri, evrenin oluşumunu anlamak için yapılan yüksek enerjili parçacık çarpışma deneylerinin çeşitli süreçlerinde üretilen elektromanyetik sinyallerdir. Bu parçacık çiftleri, güçlü kuvvet etkileşimi yapmamaları sebebiyle bulundukları ortamın özelliklerinden etkilenmezler ve böylece çeşitli üretim mekanizmaları ile ilgili önemli bilgi sağlarlar. Dielektronları ölçmek için yüksek saflıkta çift sinyalleri gereklidir. Bu sinyalleri, kendisinden çok daha büyük olan arka plan (fon) kaynaklarından (e+e+, e-e-) ayırt etmek için karmaşık analiz teknikleri gereklidir. Geleneksel parçacık analiz yöntemleri ile dielektron çiftleri yüksek sistematik belirsizlikler ile üretilir. Son yıllarda çeşitli alanlardaki yapay zeka (AI) uygulamaları, insan çabalarının hızını, doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için önem kazanmaktadır. Bu çalışmada dielektron analizinde yapay zeka tabanlı makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılmıştır. Çalışmada rastgele orman (RO) sınıflandırma yöntemi Büyük Hadron Çarpıştırıcısı 2010 yılı verisinde bulunan dielektronların elde edilmesine uygulanmıştır. Yapılan çalışmada %90.9 duyarlılık ve %92.0 kesinlik ile RO metodu uygulanmış dielektron analizleri %98.2 başarı göstermiştir.
Keywords : Dielektron, rastgele orman sınıflandırma yöntemi, makine öğrenimi