- Это мероприятие прошло.
Общелабораторный семинар ЛФВЭ
20 июня @ 11:30
Дата и время проведения: 20 июня 2025 г., 11.30
Место проведения: Конференц-зал ЛФВЭ, корпус 3
«Методы машинного обучения для интеллектуального анализа и обработки экспериментальных данных физики высоких энергий»
Докладчик: Г.А. Ососков (ЛИТ ОИЯИ)
Аннотация
На 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.
Сложности 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.
Свой 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.
В 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.
Ссылка для подключения:
https://us06web.zoom.us/j/84800006730?pwd=cSsvQXNiK2J6OWM1UDAzY3ZXZ0FPUT09