Fast Data-Driven Simulation of Cherenkov Detectors Using Generative Adversarial Networks

The increasing luminosities of future Large Hadron Collider runs and next generation of collider experiments will require an unprecedented amount of simulated events to be produced. Such large scale productions are extremely demanding in terms of computing resources. Thus new approaches to event generation and simulation of detector responses are needed. In LHCb, the accurate simulation of Cherenkov detectors takes a sizeable fraction of CPU time. An alternative approach is described here, when one generates high-level reconstructed observables using a generative neural network to bypass low level details. This network is trained to reproduce the particle species likelihood function values based on the track kinematic parameters and detector occupancy. The fast simulation is trained using real data samples collected by LHCb during run 2. We demonstrate that this approach provides high-fidelity results.Comment: Proceedings for 19th International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research. (Fixed typos and added one missing reference in the revised version.

Recommendations for Baselines and Benchmarking Approximate Gaussian Processes

Gaussian processes (GPs) are a mature and widely-used component of the ML toolbox. One of their desirable qualities is automatic hyperparameter selection, which allows for training without user intervention. However, in many realistic settings, approximations are typically needed, which typically do require tuning. We argue that this requirement for tuning complicates evaluation, which has led to a lack of a clear recommendations on which method should be used in which situation. To address this, we make recommendations for comparing GP approximations based on a specification of what a user should expect from a method. In addition, we develop a training procedure for the variational method of Titsias [2009] that leaves no choices to the user, and show that this is a strong baseline that meets our specification. We conclude that benchmarking according to our suggestions gives a clearer view of the current state of the field, and uncovers problems that are still open that future papers should address.Comment: Preprint. 25 pages, 16 figure

Numerically Stable Sparse Gaussian Processes via Minimum Separation using Cover Trees

Gaussian processes are frequently deployed as part of larger machine learning and decision-making systems, for instance in geospatial modeling, Bayesian optimization, or in latent Gaussian models. Within a system, the Gaussian process model needs to perform in a stable and reliable manner to ensure it interacts correctly with other parts of the system. In this work, we study the numerical stability of scalable sparse approximations based on inducing points. To do so, we first review numerical stability, and illustrate typical situations in which Gaussian process models can be unstable. Building on stability theory originally developed in the interpolation literature, we derive sufficient and in certain cases necessary conditions on the inducing points for the computations performed to be numerically stable. For low-dimensional tasks such as geospatial modeling, we propose an automated method for computing inducing points satisfying these conditions. This is done via a modification of the cover tree data structure, which is of independent interest. We additionally propose an alternative sparse approximation for regression with a Gaussian likelihood which trades off a small amount of performance to further improve stability. We provide illustrative examples showing the relationship between stability of calculations and predictive performance of inducing point methods on spatial tasks

Виявлення особливостей структурно-фазових перетворень при переробці відходів металургії легованих тугоплавкими елементами

Phase composition and microstructure of the doping alloy obtained by regenerative smelting of technogenic wastes were studied. This is necessary to determine technological characteristics that increase the degree of extraction of doping elements during the processing of technogenic raw materials and subsequent use of the alloying material. It was determined that at a Si:C atomic ratio in the charge at a level of 0.05–0.19 (O:C atomic ratio is 1.25), a solid solution of carbon and doping elements in γ-Fe, Fe3Si, and Fe5Si3 was found in the alloy. At Si:C atomic ratio at a level of 0.05 in the alloy, a solid solution of carbon and alloying elements in γ-Fe was dominating with a weak manifestation of Fe3Si. When the value of Si:C atomic ratio was increased to 0.09, Fe5Si3 was found together with Fe3Si. A gradual increase in Si:C atomic ratio to 0.09, 0.12, and 0.19 led to a higher manifestation of Fe3Si and Fe5Si3. The microstructure of the alloy in the entire studied range of Si:C ratio values in the charge was characterized by the presence of several phases with different contents of doping elements. The content of elements in the studied areas (at. %) was 1.65–52.10 for Ni, 2.80–53.92 for Cr, 0.19–13.48 for Mo, 0.40–12.21 for W, 13.85–33.85 for Nb, 2.40–6.63 for Ti. An increase in Si:C atomic ratio in the charge from 0.05 to 0.19 caused an increase in silicon concentration in the studied areas of the microstructure (from 0.28 at. %) to 6.31 at. %. According to an analysis of the sample areas, carbon content was characterized by figures from 2.07 at. % to 14.23 at. %). Some of the investigated particles with a high content of W, Mo, Nb corresponded to complex carbide compounds with a high probability. Based on the study results, it can be pointed out that the most favorable Si C atomic ratio in the charge is 0.12 (with an O:C atomic ratio of 1.25). The resulting product had a relatively low content of silicon and carbon but was sufficient enough to provide the required reducing and deoxidizing strength of the alloyИсследованы фазовый состав и микроструктура легирующего сплава, полученного с помощью восстановительной плавки техногенных отходов. Это необходимо для определения технологических характеристик, обеспечивающих повышение степени извлечения легирующих элементов при переработке техногенного сырья и при дальнейшем использовании легирующего материала. Определено, что при атомном соотношении Si:C в шихте 0,05–0,19 (атомное соотношение O:C=1,25) в сплаве присутствуют твердый раствор углерода и легирующих элементов в γ-Fe, Fe3Si и Fe5Si3. При атомном соотношении Si:C на уровне 0,05 в сплаве преобладал твердый раствор углерода и легирующих элементов в γ-Fe при слабом проявлении Fe3Si. При повышении значения атомного соотношения Si:C до 0,09 вместе с Fe3Si был выявлен Fe5Si3. Поэтапное повышение атомного соотношения Si:C до 0,09, 0,12 и 0,19 обусловило усиление проявления Fe3Si и Fe5Si3. Микроструктура сплава на всем исследованном диапазоне значений соотношения Si:C в шихте характеризовалась наличием нескольких фаз различного содержания легирующих элементов. Содержание элементов в исследованных участках (% ат.): Ni – 1,65–52,10, Cr – 2,80–53,92 , Mo – 0,19–13,48 , W – 0,40–12,21, Nb – 13,85–33,85, Ti – 2,40–6,63. Увеличение атомного соотношения Si:C в шихте с 0,05 до 0,19 обусловило повышение концентрации кремния в исследованных участках микроструктуры (% ат.) с 0,28 до 6,31. Содержание углерода, соответственно анализу участков образцов, характеризовалось показателями (% ат.) от 2,07 до 14,23. Некоторые из исследованных частиц с повышенным содержанием W, Mo, Nb с высокой вероятностью соответствовали комплексным карбидным соединениям. Исходя из проведенных исследований, можно отметить, что наиболее выгодным атомным соотношением Si:C в шихте является 0,12 (при атомном соотношении O:C=1,25). При этом полученный продукт имел относительно низкое содержание кремния и углерода, но достаточное для обеспечения необходимой восстановительной и раскислительной способности сплаваДосліджено фазовий склад та мікроструктуру легуючого сплаву, що одержаний за допомогою відновлювальної плавки техногенних відходів. Це необхідно для визначення технологічних характеристик, що забезпечують підвищення ступеня вилучення легуючих елементів під час переробки техногенної сировини та при подальшому використанні легуючого матеріалу. Визначено, що при атомному співвідношенні Si:C в шихті 0,05–0,19 (атомне співвідношення O:C=1,25) в сплаві присутні твердий розчин вуглецю та легуючих елементів в γ-Fe, Fe3Si та Fe5Si3. При атомному співвідношенні Si:C на рівні 0,05 в сплаві переважав твердий розчин вуглецю та легуючих елементів в γ-Fe при слабкому прояві Fe3Si. При підвищенні значення атомного співвідношення Si:C до 0,09 разом із Fe3Si було виявлено Fe5Si3. Поетапне підвищення атомного співвідношення Si:C до 0,09, 0,12 та 0,19 обумовило посилення прояву Fe3Si та Fe5Si3. Мікроструктура сплаву на всьому дослідженому діапазоні значень співвідношення Si:C в шихті характеризувалася наявністю декількох фаз різного вмісту легуючих елементів. Вміст елементів у досліджених ділянках (% ат.): Ni – 1,65–52,10 , Cr – 2,80–53,92 , Mo – 0,19–13,48 , W – 0,40–12,21, Nb – 13,85–33,85, Ti – 2,40–6,63. Збільшення атомного співвідношення Si:C в шихті з 0,05 до 0,19 обумовило зростання концентрації кремнію в досліджених ділянках мікроструктури (% ат.) з 0,28 до 6,31 . Вміст вуглецю, згідно аналізу ділянок зразків, характеризувався показниками (% ат.) від 2,07 до 14,23. Деякі з досліджених часток з підвищеним вмістом W, Mo, Nb з високою імовірністю відповідали комплексним карбідним з’єднанням. Виходячи із проведених досліджень можна зазначити, що найбільш вигідним атомним співвідношенням Si:C в шихті є 0,12 (при атомному співвідношенні O:C=1,25). При цьому отриманий продукт мав відносно низький вміст кремнію та вуглецю, але достатній для забезпечення необхідної відновної та розкиснюючої здатності сплав

Trieste: Efficiently Exploring The Depths of Black-box Functions with TensorFlow

We present Trieste, an open-source Python package for Bayesian optimization and active learning benefiting from the scalability and efficiency of TensorFlow. Our library enables the plug-and-play of popular TensorFlow-based models within sequential decision-making loops, e.g. Gaussian processes from GPflow or GPflux, or neural networks from Keras. This modular mindset is central to the package and extends to our acquisition functions and the internal dynamics of the decision-making loop, both of which can be tailored and extended by researchers or engineers when tackling custom use cases. Trieste is a research-friendly and production-ready toolkit backed by a comprehensive test suite, extensive documentation, and available at https://github.com/secondmind-labs/trieste