BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//ЛАБОРАТОРИЯ ФИЗИКИ ВЫСОКИХ ЭНЕРГИЙ - ECPv5.8.1//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:ЛАБОРАТОРИЯ ФИЗИКИ ВЫСОКИХ ЭНЕРГИЙ
X-ORIGINAL-URL:https://lhep.jinr.ru
X-WR-CALDESC:События для ЛАБОРАТОРИЯ ФИЗИКИ ВЫСОКИХ ЭНЕРГИЙ
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Moscow
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0300
TZOFFSETTO:+0300
TZNAME:MSK
DTSTART:20250101T000000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20250620T113000
DTEND;TZID=Europe/Moscow:20250620T113000
DTSTAMP:20260516T191349
CREATED:20250616T125357Z
LAST-MODIFIED:20250616T125357Z
UID:3582-1750419000-1750419000@lhep.jinr.ru
SUMMARY:Общелабораторный семинар ЛФВЭ
DESCRIPTION:Дата и время проведения: 20 июня 2025 г.\, 11.30\nМесто проведения: Конференц-зал ЛФВЭ\, корпус 3 \n«Методы машинного обучения для интеллектуального анализа и обработки экспериментальных данных физики высоких энергий» \nДокладчик: Г.А. Ососков (ЛИТ ОИЯИ) \nАннотация\nНа всех основных этапах обработки экспериментальных данных\, особенно на этапе реконструкция треков взаимодействующих частиц\, в условиях современных экспериментов\, проводимых на коллайдерах с высокой светимостью\, таких\, как HL-LHC и NICA\, возникли или ожидаются большие проблемы с достижением результатов\, удовлетворяющих новым требованиям по точности и скорости их получения.\nСложности для реализации традиционных методов обработки данных вызывает прежде всего весьма высокая\, мегагерцовая частота взаимодействий\, ведущая к росту на порядки интенсивности потока данных\, подлежащих обработке\, и вдобавок\, к значительному перекрытию данных о событиях при их регистрации в трековых детекторах. Все эти обстоятельства\, особенно заметные на ключевом этапе обработки\, которым считается трекинг\, и обозначены физиками\, как «Кризис трекинга»\, показали\, что традиционно применяемые алгоритмы трекинга\, включая широко используемый метод на основе фильтра Калмана\, демонстрируют недостаточную эффективность в условии высокой светимости.\nСвой растущий потенциал при решении задач обработки экспериментальных данных демонстрируют новые подходы\, основанные на применении глубоких нейронных сетей. Благодаря их высокой способности к распознаванию\, эффективному распараллеливанию и масштабированию\, они постепенно вытесняют традиционные алгоритмы в приложениях физики высоких энергий.\nВ докладе после краткого изложения основ теории искусственных нейросетей на примерах решения задач трекинга показана эволюция применения нейронных сетей от простых персептронов и нейросетей Хопфилда до глубоких нейросетей разных типов\, – рекуррентных\, графовых\, трансформенных\, квантовых с учетом специфики современных трековых детекторов\, используемых в практике ОИЯИ\, и условий регистрации поступающих с них данных. \nСсылка для подключения:\nhttps://us06web.zoom.us/j/84800006730?pwd=cSsvQXNiK2J6OWM1UDAzY3ZXZ0FPUT09
URL:https://lhep.jinr.ru/event/obshhelaboratornyj-seminar-lfve-36/
LOCATION:конференц-зал корпуса №3 ЛФВЭ
CATEGORIES:Семинар
END:VEVENT
END:VCALENDAR