Семинар

Аннотация:
Одним из ключевых этапов обработки экспериментальных данных физики частиц является реконструкция траекторий элементарных частиц (треков), когда для каждого события во взаимодействии частиц необходимо определить, какие хиты (точки, где был обнаружен пролёт какой-либо частицы через детектор) были порождены одной и той же частицей. В предстоящем эксперименте SPD NICA особую сложность при трекинге вызовет большая частота событий (3 МГц) и огромный фон ложных, фейковых хитов, возникающих из-за специфики применяемых трековых детекторов. Еще в 80-х годах Денби и Петерсон предложили использовать для трекинга нейросеть Хопфилда – полносвязную рекуррентную сеть бинарных нейронов с симметричной весовой матрицей. Нейроны в их сети соответствуют паре хитов, то есть сегменту возможного трека. Веса сети задаются так, чтобы обеспечивать гладкость траектории, то есть малость угла между смежными сегментами, награждая гладкие и не ветвящиеся треки. При эволюции активации нейронов к точке равновесия функция энергии сети Хопфилда сходится к минимуму, который соответствует хорошему результату трекинга. Использование метода симуляции отжига помогает искать глобальный минимум энергии сети. Несмотря на успех первых применений, интерес к использованию сетей Хопфилда для трекинга быстро угас из-за медленности их сходимости, их сверхчувствительности к шумовому фону и прежде всего из-за роста множественности событий, вызванного стремительным ростом светимости пучков частиц и развитием экспериментальных технологий. Тем не менее, в последнее время, благодаря развитию квантовых компьютеров и методов квантового отжига, позволившим радикально ускорить эволюцию сетей Хопфилда, интерес к нейросетевому трекингу Хопфилда резко возобновился. В настоящем исследовании проверялась применимость трекинга на основе сети Хопфилда к множеству событий, симулирующих те, что ожидаются в эксперименте SPD. Для получения хорошего результата потребовалась тонкая настройка весовых параметров и самой энергетической функции сети с помощью программных инструментов для оптимизации метапараметров.

Информация о семинаре и ссылка на подключение через Webinar размещены в Indico.