Айдар Ильясов (НИЦ "Курчатовский институт") "Восстановление событий в детекторах элементарных частиц на жидких благородных газах методами машинного обучения"
Такая проблема особенно актуальна для низкофоновых детекторов. Применяемые классические техники снижения количества фоновых процессов в мишени детектора не всегда могут избавить эксперимент от фоновых событий, связанных с особенностями конструкции экспериментальной установки.
Машинное обучение — современный метод как создания новых синтетических, так и анализа существующих физических данных. В рамках этой работы он применяется для точного восстановления событий и улучшения точности работы низкофонового детектора. Благодаря применению метода машинного обучения удалось как расширить анализируемый объем детектора, так и установить новые критерии отбора событий, устраняющие влияние особенностей конструкции детектора на анализ данных.
Результаты исследования позволят искать взаимодействие темной материи с ядром мишени с более низкими сечениями рассеяния.
Ссылка для просмотра видео на ресурсе ОИЯИ:
https://disk.jinr.ru/index.php/s/bjWTaoaoL3yFwPC




