Обзор работы

На озере Байкал строится нейтринный телескоп объемом почти кубический километр - Байкал ГВД. 

Эксперимент Байкал ГВД использует оптические модули для регистрации высокоэнергичных нейтрино.

Нейтрино взаимодействует с веществом детектора, порождая заряженный лептон и адронный ливень, которые могут быть обнаружены по их черенковскому свечению.

Направление прилета и энергия нейтрино могут быть восстановлены исходя из измерения времени прихода черенковских фотонов и амплитуды сигнала, порождаемого такими фотонами в оптическом модуле.

Важным и плохо изученным фоном для надежной регистрации нейтрино являются мюоны, порожденные в широких атмосферных ливнях космическими лучами. Они способны проникнуть до уровня установки и вызвать оптический сигнал.

Отличить атмосферный мюон от нейтрино можно по направлению их прилета. Атмосферные мюоны приходят сверху, а нейтрино способны пройти сквозь Землю и придти снизу. Такое разделение является ключевым. 

Особенно сложным случаем являются группы мюонов, которые могут произвести довольно сложный совокупный оптический отклик на оптических модулях установки. Это, в свою очередь, может привести к ошибочной реконструкции направления прихода. 

В работе предлагается разработать метод идентификации  группы мюонов  в эксперименте Байкал ГВД.

Цели работы:

• Моделирование оптического сигнала от группы мюонов.
• Определение признаков, отличающих группу мюонов от одиночного мюона.
• Разработка метода для определения группы мюонов в эксперименте Байкал ГВД

Предполагаемый технологический и математический стек:

• Методы машинного обучения: свёрточные нейронные сети; градиентно-бустованные решающие деревья; другие методы предложенные студентами.

• Python: стандартный научный стек (numpy, scipy, matplotlib), библиотеки машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow).

• С++: работа с пакетом моделирования Байкальского эксперимента, ROOT6, Geant4.

К обязательным требованиям относятся:

• Документация кода в doxygen, пользовательская документация в reStructuredText.