В работе проводится поиск сверхдлинных гамма-транзиентов в данных SPI-ACS/INTEGRAL и их классификация методами машинного обучения. Методом «слепого» порогового поиска было найдено около 4500 кандидатов в данных SPI-ACS/INTEGRAL. Был разработан алгоритм автоматической обработки кривых блеска, позволяющий выделять кандидат на различных временных шкалах, вычислять его длительность и интегральный поток. Он успешно применён для вычисления потоков в кривых блеска в различных детекторах обсерватории: IREM, SPI-ACS, SPI, ISGRI, PICsIT. Эти параметры используются для обучения классификатора, основанного на градиентном бустинге. Затем был проведен кластерный анализ найденных кандидатов с помощью методов снижения размерности. Наконец, было проведено сравнение оставшихся кандидатов с данными гамма-детекторов Konus-WIND и GBM/Fermi. Таким образом, удалось подтвердить не менее 4 кандидатов в сверхдлинные гамма-всплески обнаруженные детектором SPI-ACS/INTEGRAL.