Une équipe de l’IP2I a évalué l’efficacité de différentes architectures de réseaux de neurones dans la discrimination entre les signaux issus de neutrons et ceux issus de rayonnements gamma sur le détecteur NEDA.
NEDA (NEutron Detector Array) est un détecteur de neutrons conçu pour être utilisé avec des spectromètres haute résolution de rayonnement gamma, tel AGATA (Advanced GAmma Tracking Array). Le liquide scintillateur utilisé dans NEDA est non seulement sensible aux neutrons, mais également aux rayonnements gamma : il est alors impératif de différencier les interactions issues de neutrons de celles issues de gammas.
L’équipe de l’IP2I a utilisé différentes architectures de réseaux de neurones (densément connecté, convolutif et récurent) pour analyser et classifier des signaux générés par chaque type de particule lors de la campagne AGATA/NEDA/DIAMANT au GANIL. Grâce aux informations en coïncidence obtenues sur AGATA, ils ont pu mesurer les performances de chaque architecture en situation réelle.
Pour les réseaux les plus simples, la discrimination a pu se faire en ligne lors de la prise de données, avec un temps de traitement de l’ordre de la micro-seconde par signal. Pour les autres, les résultats ont été obtenus hors ligne sur la ferme GPU du CCIN2P3.
Ces travaux leur ont également permis d’étudier les possibilités des réseaux de neurones en matière de traitement du signal : compression, décorrélation de signaux empilés (voir illustration) ou reconstruction de signaux incomplets par exemple.
Leurs résultats font l’objet d’un article publié dans Nuclear Instruments and Methods in Physics Research section A.