Всероссийская конференция

Астрофизика высоких энергий сегодня и завтра




Маргарита Александровна Цобенко

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Применение глубокого обучения к данным детектора KASCADE
Маргарита Цобенко, Павел Безъязыков, Сергей Головачев, Дмитрий Костюнин, Владимир Ленок, Иван Плохих, Никита Петров, Даниил Реутский, Владимир Сотников, Виктория Токарева, Олег Щеголев

В данном проекте мы занимаемся переобработкой данных KASCADE, одного из самых результативных детекторов космических лучей в диапазоне >ПэВ. Проект проработал порядка 15 лет, его данные опубликованы в открытом доступе. Архив данных включает в себя порядка полумиллиарда зарегистрированных атмосферных ливней. Широкие атмосферные ливни, рожденные гамма-квантами сверхвысоких энергий (не зарегистрированных на настоящий момент), представляют особый исследовательский интерес, так как информация о частицах данного типа позволяет нам узнать о свойствах источников космических лучей, а также изучить природу диффузных фотонов. Основная проблема состоит в том, что данный тип частиц сложно выделить на фоне космических протонов, так как сигнатуры, оставляемые протонами и фотонами, имеют схожие характеристики. Для решения данной проблемы мы представляем классификатор типа первичной частицы (гамма-кванта или протона), обученный на основе симуляционных данных детектора KASCADE. Для классификации применяются различные подходы с использованием методов глубокого обучения.


Презентации

Архив докладов