Семинар

Докладчик: М. Буреш

Одним из ключевых этапов обработки данных получаемых в экспериментах физики частиц является реконструкция траекторий (треков) взаимодействующих частиц по данным измерений. В планируемом на коллайдере NICA эксперименте SPD особую cложность вызовет чрезвычайно высокая частота взаимодействий (3 МГц), обусловленная высокой светимостью пучков частиц, ведущая к перекрытию событий при их съеме в режиме временных слайсов, а также сильное загрязнение данных ложными измерениями из-за особенностей устройства трековых детекторов SPD. Это весьма усложняет алгоритмы реконструкции треков (трекинга). В данном исследовании изучаются методы на основе нейронной сети Хопфилда для трекинга модельных событий эксперимента SPD. Предложена оптимизация параметров построения функции энергии нейросети, позволяющая улучшить результаты трекинга с учетом специфики эксперимента. Tакже исследуется применимость квантовых алгоритмов для решения задачи SPD трекинга. В такой постановке задача трекинга формулируется как квадратичная неограниченная двоичная оптимизация (QUBO) и решается путём симуляции отжига или квантового отжига. В недавних работах было показано, что таким образом можно успешно решать задачи комбинаторной оптимизации и, благодаря этому, эффективно восстанавливать треки, что указывает на возможные приложения для быстрой обработки данных SPD или других экспериментов с высокой светимостью. Следует указать также на интересную возможность применения квантового алгоритма Харроу-Хассадима-Ллойда (HHL), который в применении к оптимизации сети Хопфилда может послужить для дальнейшего ускорения поиска глобального минимума предложенной матрицы, представляющей функцию энергии сети.

Информация о семинаре и ссылка на пдключение к Webinar размещены в Indico