Using graph neural networks to reconstruct charged pion showers in the CMS High Granularity Calorimeter
Authors: Aamir M. , Adamov G. , Adams T. , Adloff C. , Afanasiev S. , Agrawal C. , Agrawal C. , Ahmad A. , Ahmed H.A. , Akbar S. , Akchurin N. , Akgul B. , Akgun B. , Akpinar R.O. , Aktas E. , Al Kadhim A. , Alexakhin V. , Alimena J. , Alison J. , Alpana A. , Alshehri W. , Alvarez Dominguez P. , Alyari M. , Amendola C. , Amir R.B. , Andersen S.B. , Andreev Y. , Antoszczuk P.D. , Aras U. , Ardila L. , Aspell P. , Avila M. , Awad I. , Aydilek O. , Azimi Z. , Aznar Pretel A. , Bach O.A. , Bainbridge R. , Bakshi A. , Bam B. , Banerjee S. , Barney D. , Bayraktar O. , Beaudette F. , Beaujean F. , Becheva E. , Behera P.K. , Belloni A. , Bergauer T. , Besancon M. , Bessidskaia Bylund O. , Bhatt L. , Bhattacharya S. , Bhowmil D. , Blekman F. , Blinov P. , Bloch P. , Bodek A. , Boger a. , Bonnemaison A. , Bouyjou F. , Brennan L. , Brondolin E. , Brusamolino A. , Bubanja I. , Buchot Perraguin A. , Bunin P. , Burazin Misura A. , Butler-nalin A. , Cakir A. , Callier S. , Campbell S. , Candemir Y.B. , Canderan K. , Cankocak K. , Cappati A. , Caregari S. , Carron S. , Carty C. , Cauchois A. , Ceard L. , Cerci S. , Chang P.J. , Chatterjee R.M. , Chatterjee S. , Chattopadhyay P. , Chatzistavrou T. , Chaudhary M.S. , Chen J.A. , Chen J. , Chen Y. , Cheng K. , Cheung H. , Chhikara J. , Chiron A. , Chiusi M. , Chokheli D. , Chudasama R. , Clement E. , Coco Mendez S. , Coko D. , Coskun K. , Couderc F. , Crossman B. , Cui Z. , Cuisset T. , Cummings G. , Curtis E.M. , D'Alfonso M. , Döhler-Ball J. , Dadazhanova O. , Damgov J. , Das I. , Das Gupta S. , Dauncey P. , David Tinoco Mendes A. , Davies G. , Davignon O. , de Barbaro P. , De La Taille C. , De Silva M. , De Wit A. , Debbins P. , Defranchis M.M. , Delagnes E. , Devouge P. , Di Guglielmo G. , Diehl L. , Dilsiz K. , Dincer G.G. , Dittmann J. , Dragicevic M. , Du D. , Dubinchik B. , Dugad S. , Dulucq F. , Dumanoglu I. , Duran B. , Dutta S. , Dutta V. , Dychkant A. , Dünser M. , Edberg T. , Ehle I.T. , El Berni A. , Elias F. , Eno S.C. , Erdogan E.N. , Erkmen B. , Ershov Y. , Ertorer E.Y. , Extier S. , Eychenne L. , Fedar Y.E. , Fedi G. , Figueiredo De Sá Sousa De Almeida J.P. , Fontana Santos Alves B.A. , Frahm E. , Francis K. , Freeman J. , French T. , Gaede F. , Gandhi P.K. , Ganjour S. , Garcia-Bellido A. , Gastaldi F. , Gazi L. , Gecse Z. , Gerwig H. , Gevin O. , Ghosh S. , Ghosh S. , Gill K. , Gingu C. , Gleyzer S. , Godinovic N. , Goettlicher P. , Goff R. , Gok M. , Golunov A. , Gonultas B. , González Martínez J.D. , Gorbounov N. , Gouskos L. , Gray A. , Gray L. , Grieco C. , Groenroos S. , Groner D. , Gruber A. , Grummer A. , Grönroos S. , Guerrero D. , Guilloux F. , Guler Y. , Gungordu A.D. , Guo J. , Guo K. , Gurpinar Guler E. , Gutti H.K. , Guvenli A.A. , Gülmez E. , Hacisahinoglu B. , Halkin Y. , Hamilton Ilha Machado G. , Hare H.S. , Hatakeyama K. , Heering A.H. , Hegde V. , Heintz U. , Hinton N. , Hinzmann A. , Hirschauer J. , Hitlin D. , Hoff J. , Hos İ. , Hou B. , Hou X. , Howard A. , Howe C. , Hsieh H. , Hsu T. , Hua H. , Hummer F. , Imran M. , Incandela J. , Iren E. , Isildak B. , Jackson P.S. , Jackson W.J. , Jain S. , Jana P. , Jaroslavceva J. , Jena S. , Jige A. , Jordano P.P. , Joshi U. , Kaadze K. , Kachanov V. , Kafizov A. , Kalipoliti L. , Kallil Tharayil A. , Kaluzinska O. , Kamble S. , Kaminskiy A. , Kanemura M. , Kanso H. , Kao Y. , Kapic A. , Kapsiak C. , Karjavine V. , Karmakar S. , Karneyeu A. , Kaya M. , Kayis Topaksu A. , Kaynak B. , Kazhykarim Y. , Khan F.A. , Khudiakov A. , Kieseler J. , Kim R.S. , Klijnsma T. , Kloiber E.G. , Klute M. , Kocak Z. , Kodali K.R. , Koetz K. , Kolberg T. , Kolcu O.B. , Komaragiri J.R. , Komm M. , Kopsalis I. , Krause H.A. , Krawczyk M.A. , Krishnaswamy Vinayakam T.R. , Kristiansen K. , Kristic A. , Krohn M. , Kronheim B. , Krüger K. , Kudtarkar C. , Kulis S. , Kumar M. , Kumar N. , Kumar S. , Kumar Verma R. , Kunori S. , Kunts A. , Kuo C. , Kurenkov A. , Kuryatkov V. , Kyre S. , Ladenson J. , Lamichhane K. , Landsberg G. , Langford J. , Laudrain A. , Laughlin R. , Lawhorn J. , Le Dortz O. , Lee S.W. , Lektauers A. , Lelas D. , Leon M. , Levchuk L. , Li A.J. , Li J. , Li Y. , Liang Z. , Liao H. , Lin K. , Lin W. , Lin Z. , Lincoln D. , Linssen L. , Litomin A. , Liu G. , Liu Y. , Lobanov A. , Lohezic V. , Loiseau T. , Lu C. , Lu R. , Lu S.Y. , Lukens P. , Mackenzie M. , Magnan A. , Magniette F. , Mahjoub A. , Mahon D. , Majumder G. , Makarenko V. , Malakhov A. , Malgeri L. , Mallios S. , Mandloi C. , Mankel A. , Mannelli M. , Mans J. , Mantilla C. , Martinez G. , Massa C. , Masterson P. , Matthewman M. , Matveev V. , Mayekar S. , Mazlov I. , Mehta A. , Mestvirishvili A. , Miao Y. , Milella G. , Mirza I.R. , Mitra P. , Moccia S. , Mohanty G.B. , Monti F. , Moortgat F. , Murthy S. , Music J. , Musienko Y. , Nabili S. , Nelson J.W. , Nema A. , Neutelings I. , Niedziela J. , Nikitenko A. , Noonan D. , Noy M. , Nurdan K. , Obraztsov S. , Ochando C. , Ogul H. , Olsson J. , Onel Y. , Ozkorucuklu S. , Paganis E. , Palit P. , Pan R. , Pandey S. , Pantaleo F. , Papageorgakis C. , Paramesvaran S. , Paranjpe M.M. , Parolia S. , Parsons A.G. , Parygin P. , Pastika J. , Paulini M. , Paus C. , Peñaló Castillo K. , Pedro K. , Pekic V. , Peltola T. , Peng B. , Perego A. , Perini D. , Petrilli A. , Pham H. , Podem S.K. , Popov V. , Portales L. , Potok O. , Pradeep P.B. , Pramanik R. , Prosper H. , Prvan M. , Qasim S.R. , Qu H. , Quast T. , Quiroga Trivio A. , Rabour L. , Raicevic N. , Rao M.A. , Rapacz K. , Redjeb W. , Reinecke M. , Revering M. , Roberts A. , Rohlf J. , Rosado P. , Rose A. , Rothman S. , Rout P.K. , Rovere M. , Roy A. , Rubinov P. , Rumerio P. , Rusack R. , Rygaard L. , Ryjov V. , Sadivnycha S. , Sahin M.Ö. , Sakarya U. , Salerno R. , Saradhy R. , Saraf M. , Sarbandi K. , Sarkisla M.A. , Satyshev I. , Saud N. , Sauvan J. , Schindler G. , Schmidt A. , Schmidt I. , Schmitt M.H. , Sculac A. , Sculac T. , Sedelnikov A. , Seez C. , Sefkow F. , Selivanova D. , Selvaggi M. , Sergeychik V. , Sert H. , Shahid M. , Sharma P. , Sharma R. , Sharma S. , Shelake M. , Shenai A. , Shih C.W. , Shinde R. , Shmygol D. , Shukla R. , Sicking E. , Silva P. , Simsek C. , Simsek E. , Sirasva B.K. , Sirois Y. , Song S. , Song Y. , Soudais G. , Sriram S. , St Jacques R.R. , Stahl Leiton A.G. , Steen A. , Stein J. , Strait J. , Strobbe N. , Su X. , Sukhov E. , Suleiman A. , Sunar Cerci D. , Suryadevara P. , Swain K. , Syal C. , Tali B. , Tanay K. , Tang W. , Tanvir A. , Tao J. , Tarabini A. , Tatli T. , Taylor R. , Taysi Z.C. , Teafoe G. , Tee C.Z. , Terrill W. , Thienpont D. , Thomas P.E. , Thomas R. , Titov M. , Todd C. , Todd E. , Toms M. , Tosun A. , Troska J. , Tsai L. , Tsamalaidze Z. , Tsionou D. , Tsipolitis G. , Tsirigoti M. , Tu R. , Tural Polat S.N. , Undleeb S. , Usai E. , Uslan E. , Ustinov V. , Uzunian A. , Vernazza E. , Viahin O. , Viazlo O. , Vichoudis P. , Vijay A. , Virdee T. , Voirin E. , Vojinovic M. , Vámi T.Á. , Wade A. , Walter D. , Wang C. , Wang F. , Wang J. , Wang K. , Wang X. , Wang X. , Wang Y. , Wang Z. , Wanlin E. , Wayne M. , Wetzel J. , Whitbeck A. , Wickwire R. , Wilmot D. , Wilson J. , Wu H. , Xiao M. , Yang J. , Yazici B. , Ye Y. , Yerli B. , Yetkin T. , Yi R. , Yohay R. , Yu T. , Yuan C. , Yuan X. , Yuksel O. , YushmanoV I. , Yusuff I. , Zabi A. , Zareckis D. , Zehetner P. , Zghiche A. , Zhang C. , Zhang D. , Zhang H. , Zhang J. , Zhang J. , Zhang Z. , Zhao X. , Zhong J. , Zhou Y. , Zorbilmez Ç. ,   The CMS HGCAL collaboration,   The CALICE AHCAL collaborations
Published: November 2024

A novel method to reconstruct the energy of hadronic showers
in the CMS High Granularity Calorimeter (HGCAL) is presented. The
HGCAL is a sampling calorimeter with very fine transverse and
longitudinal granularity. The active media are silicon sensors and
scintillator tiles readout by SiPMs and the absorbers are a
combination of lead and Cu/CuW in the electromagnetic section, and
steel in the hadronic section. The shower reconstruction method is
based on graph neural networks and it makes use of a dynamic
reduction network architecture. It is shown that the algorithm is
able to capture and mitigate the main effects that normally hinder
the reconstruction of hadronic showers using classical
reconstruction methods, by compensating for fluctuations in the
multiplicity, energy, and spatial distributions of the shower's
constituents. The performance of the algorithm is evaluated using
test beam data collected in 2018 prototype of the CMS HGCAL
accompanied by a section of the CALICE AHCAL prototype. The
capability of the method to mitigate the impact of energy leakage
from the calorimeter is also demonstrated.