A First Application of Machine and Deep Learning for Background Rejection in the ALPS II TES Detector
Abstract: Axions and axion‐like particles are hypothetical particles predicted in extensions of the standard model and are promising cold dark matter candidates. The Any Light Particle Search (ALPS II) experiment is a light‐shining‐through‐the‐wall experiment that aims to produce these particles from a strong light source and magnetic field and subsequently detect them through a reconversion into photons. With an expected rate ≈1 photon per day, a sensitive detection scheme needs to be employed and characterized. One foreseen detector is based on a transition edge sensor (TES). Here, the machine and deep learning algorithms for the rejection of background events recorded with the TES are investigated. A first application of convolutional neural networks to classify time series data measured with the TES is also presented.
- Location
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Extent
-
Online-Ressource
- Language
-
Englisch
- Bibliographic citation
-
A First Application of Machine and Deep Learning for Background Rejection in the ALPS II TES Detector ; day:05 ; month:05 ; year:2023 ; extent:8
Annalen der Physik ; (05.05.2023) (gesamt 8)
- Creator
-
Meyer, Manuel
Isleif, Katharina
Januschek, Friederike
Lindner, Axel
Othman, Gulden
Rubiera Gimeno, José Alejandro
Schwemmbauer, Christina
Schott, Matthias
Shah, Rikhav
- DOI
-
10.1002/andp.202200545
- URN
-
urn:nbn:de:101:1-2023050615030620828407
- Rights
-
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Last update
-
14.08.2025, 10:48 AM CEST
Data provider
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