Journal Article PUBDB-2025-05798

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Precision calibration of calorimeter signals in the ATLAS experiment using an uncertainty-aware neural network

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2025
SciPost Foundation Amsterdam

SciPost physics 19(6), 155 () [10.21468/SciPostPhys.19.6.155]
 GO

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Report No.: CERN-EP-2024-317; arXiv:2412.04370

Abstract: The ATLAS experiment at the Large Hadron Collider explores the use of modern neural networks for a multi-dimensional calibration of its calorimeter signal defined by clusters of topologically connected cells (topo-clusters). The Bayesian neural network (BNN) approach not only yields a continuous and smooth calibration function that improves performance relative to the standard calibration but also provides uncertainties on the calibrated energies for each topo-cluster. The results obtained by using a trained BNN are compared to the standard local hadronic calibration and to a calibration provided by training a deep neural network. The uncertainties predicted by the BNN are interpreted in the context of a fractional contribution to the systematic uncertainties of the trained calibration. They are also compared to uncertainty predictions obtained from an alternative estimator employing repulsive ensembles.

Classification:

Note: 72 pages in total, author list starting page 55, 19 figures, 3 tables, submitted to Sci.Post.Phys. All figures including auxiliary figures are available at https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/JETM-2024-01

Contributing Institute(s):
  1. LHC/ATLAS Experiment (ATLAS)
Research Program(s):
  1. 611 - Fundamental Particles and Forces (POF4-611) (POF4-611)
  2. DFG project G:(GEPRIS)469666862 - Präzisionstests des Standardmodells unter der Verwendung von geboosteten W/Z-Bosonen am Large Hadron Collider (469666862) (469666862)
  3. REALDARK - REAL-time discovery strategies for DARK matter and dark sector signals at the ATLAS detector with Run-3 LHC data (101002463) (101002463)
  4. DITTO - Comprehensive search for new phenomena in the dilepton spectrum at the LHC (101089007) (101089007)
  5. DISCOVERHEP - Turning noise into data: a discovery strategy for new weakly-interacting physics (948254) (948254)
Experiment(s):
  1. LHC: ATLAS

Appears in the scientific report 2025
Database coverage:
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Precision calibration of calorimeter signals in the ATLAS experiment using an uncertainty-aware neural network
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