利用不完整数据的机器学习粒子鉴别在 ALICE 实验中的应用

ALICE 实验在 LHC 测量了超细相对论重离子碰撞中形成的强相互作用物质的性质。该研究需要准确的粒子鉴别，传统方法使用矩形截断，但机器学习方法可以获得更好的性能。我们的解决方案使用多个神经网络作为二进制分类器，并通过特征集嵌入和注意力来扩展我们的粒子分类器，以便在存在不完整样本的数据上进行训练。我们还介绍了 ML 项目与 ALICE 分析软件的集成，并讨论了领域适应，这是在模拟和实验数据之间传递知识所需的 ML 技术。