Adapting Vision-Language Models for Neutrino Event Classification in High-Energy Physics

📄 arXiv: 2509.08461v2 📥 PDF

作者: Dikshant Sagar, Kaiwen Yu, Alejandro Yankelevich, Jianming Bian, Pierre Baldi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, hep-ex

发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-09-11)

💡 一句话要点

利用视觉-语言模型进行高能物理中微子事件分类

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 中微子事件分类 高能物理 多模态学习 LLaMa 可解释性 卷积神经网络

📋 核心要点

  1. 现有中微子事件分类方法依赖于CNN等模型，但缺乏对辅助信息灵活整合和结果可解释性。
  2. 论文提出微调视觉-语言模型（VLM）用于中微子事件分类，旨在提升性能并增强模型的可解释性。
  3. 实验结果表明，VLM在分类性能上优于CNN，并能提供更灵活的多模态信息整合和更具解释性的预测。

📝 摘要（中文）

本文探索了视觉-语言模型（VLM）在识别高能物理实验中来自像素化探测器数据的中微子相互作用的应用。具体而言，本文对LLaMa 3.2的一个微调变体进行了研究。研究将该模型与最先进的卷积神经网络（CNN）架构进行了基准测试，该架构类似于NOvA和DUNE实验中使用的架构，这些实验在分类电子和μ子中微子事件方面取得了很高的效率和纯度。评估考虑了分类性能和模型预测的可解释性。研究发现，VLM可以优于CNN，同时在集成辅助文本或语义信息方面提供更大的灵活性，并提供更可解释的、基于推理的预测。这项工作强调了VLM作为物理事件分类的通用骨干网络的潜力，由于其高性能、可解释性和泛化性，这为在实验中微子物理学中集成多模态推理开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：高能物理实验中，准确识别中微子事件至关重要。现有方法，如CNN，虽然性能良好，但在整合文本等辅助信息方面存在局限，且模型预测的可解释性较弱，难以进行深入的物理分析。

核心思路：利用视觉-语言模型（VLM）同时处理探测器图像数据和相关的文本描述，从而提升分类性能和可解释性。VLM能够学习图像和文本之间的关联，从而做出更准确、更易于理解的预测。

技术框架：整体框架包括：1) 输入像素化的探测器数据（图像）和可能的辅助文本信息；2) 使用微调后的LLaMa 3.2模型作为VLM，处理图像和文本信息；3) 输出中微子事件的分类结果。该框架可以灵活地集成不同模态的信息，并提供基于推理的预测结果。

关键创新：将VLM应用于高能物理领域的中微子事件分类，并证明了其优于传统CNN的性能。VLM能够更好地整合多模态信息，并提供更具可解释性的预测，这为物理学家理解中微子相互作用提供了新的视角。

关键设计：论文使用了LLaMa 3.2作为VLM的基础模型，并针对中微子事件分类任务进行了微调。具体的微调策略和超参数设置未知。损失函数和网络结构的详细信息也未知，但推测使用了标准的分类损失函数，并可能针对图像和文本特征进行了特定的网络结构设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的VLM在中微子事件分类任务中优于传统的CNN模型。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了VLM在整合多模态信息和提供可解释性预测方面的优势。该研究为高能物理领域引入了一种新的、有潜力的事件分类方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高能物理实验，例如NOvA和DUNE，用于更准确、更高效地识别中微子事件。VLM的应用能够提升数据分析的效率，并为物理学家提供更深入的理解中微子相互作用的工具。此外，该方法也可能推广到其他物理事件的分类任务中。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have demonstrated their remarkable capacity to process and reason over structured and unstructured data modalities beyond natural language. In this work, we explore the applications of Vision Language Models (VLMs), specifically a fine-tuned variant of LLaMa 3.2, to the task of identifying neutrino interactions in pixelated detector data from high-energy physics (HEP) experiments. We benchmark this model against a state-of-the-art convolutional neural network (CNN) architecture, similar to those used in the NOvA and DUNE experiments, which have achieved high efficiency and purity in classifying electron and muon neutrino events. Our evaluation considers both the classification performance and interpretability of the model predictions. We find that VLMs can outperform CNNs, while also providing greater flexibility in integrating auxiliary textual or semantic information and offering more interpretable, reasoning-based predictions. This work highlights the potential of VLMs as a general-purpose backbone for physics event classification, due to their high performance, interpretability, and generalizability, which opens new avenues for integrating multimodal reasoning in experimental neutrino physics.