Publication: Применение методов машинного обучения в эксперименте Байкал-GVD
Дата
2024
Авторы
Харук, И. В.
Мацейко, А. В.
Леонов, А. Ю.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Аннотация
Эксперимент Байкал-GVD – это нейтринный телескоп, расположенный в озере Байкал, Россия. По состоянию на 2022 г., его эффективный объем составляет 0.5 км3, что делает его крупнейшим нейтринным телескопом в северном полушарии и вторым по величине в мире. В настоящей работе представлен обзор методов машинного обучения, разработанных для анализа данных эксперимента Байкал-GVD. А именно, обсуждаются нейронные сети, разработанные для: (1) подавления шумовых срабатываний оптических модулей, (2) выделения событий, индуцированных нейтрино, а также оценки их потока, и (3) восстановления угла прилета нейтрино. Показано, что нейронные сети сравнимы или превосходят по точности стандартные алгоритмические процедуры реконструкции событий для аналогичных задач.
Описание
Ключевые слова
нейронные сети, анализ данных , машинное обучение , Байкал-GVD , нейтрино
Цитирование
Применение методов машинного обучения в эксперименте Байкал-GVD [Text]. / И. В. Харукa,, А. В. Мацейкоa,, А. Ю. Леоновa.// Ядерная физика и инжиниринг. - 2024. - 15, 1. - С. 36-42