name: Применение методов машинного обучения к идентификации частиц в детекторе LHCb
keyword_list: генеративно-состязательные сети, идентификация частиц, машинное обучение, Монте-Карло моделирование, черенковский детектор, Эксперимент LHCb
abstract: Объект исследования: Данные эксперимента в физике частиц.Цель работы: Улучшить качество алгоритмов идентификации частиц в детекторе LHCb.Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Методы программной инженерии; Методы машинного обучения.Достигнутые результаты: 1. Был разработан новый метод мюонной идентификации, основанный на забывчивых деревьях решений. 2. Был разработан и формально доказан новый способ использования методов машинного обучения на зашумленных данных. Он был оценен на двух наборах данных из физики высоких энергий и демонстрирует стабильное обучение и большее или равное качество по сравнению с альтернативами.3. Автором был разработан новый метод идентификации частиц, основанный на градиентном бустинге.4. Был разработан новый метод, основанный на генеративной состязательной сети (GAN) для полностью параметрического моделирования. Качество его работы было оценено на двух наборах данных, соответствующих двум различным черенковским детекторам: смоделированным данным BaBar DIRC и реальным данным LHCb RICH. Один и тот же метод работает в обоих случаях с минимальной настройкой и обеспечивает хорошую точность.Новизна: Предложены новые алгоритмы для решения задач идентификации и обучении на зашумлённых данных. Помимо скорости и качества, научная новизна метода быстрого моделирования по сравнению с предыдущими подходами к полностью параметрическому моделированию заключаются в следующем. Во-первых, метод легко настраивается в случае изменения условий детектора или сбора данных, в отличие от явной, запрограммированной экспертом, параметризации. Во-вторых, GAN был использован для точного моделирования относительно низкоразмерного распределения, в отличие от подавляющего большинства опубликованных приложений GAN, предназначенных для приблизительного моделирования многомерных объектов, таких как изображения.Внедрение: Результаты работы реализованы в программном обеспечении эксперимента LHCb.Эффективность: 1. Алгоритм мюонной идентификации. При оценке на данных после предварительной фильтрации и установке порога принятия решения для поддержания эффективности сигнала 90% (частота истинных положительных результатов), он снижает эффективность фона (частота ложных срабатываний) с 14% до 10% по сравнению с конкурирующими методами, в том числе основанным на физических соображениях подходе $\chi^2_\text{CORR}$.2. Алгоритм глобальной идентификации позволил уменьшить ошибку, измеряемую по метрике 1-против-всех $1- \text{AUC}$ (площадь над ROC-кривой), на 18–54\% относительно базового решения (неглубокая полносвязная нейронная сеть) на смоделированных данных. Метод реализован в программном стеке LHCb.3. Разработанный метод быстрой симуляции на 1–2 порядка быстрее, чем моделирование ab initio, даже при запуске на одном процессоре без пакетной обработки.Область применения: Обработка данных экспериментов в физике высоких энергий; быстрая симуляция физических экспериментов.
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин Н. К.
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Радаев В.В.
organization_supervisor.position: первый проректор
organization_supervisor.degree: Доктор экономических наук
rubrics.code: 27.43.51
rubrics.name: Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
rubrics.code: 29.03.77
rubrics.name: Моделирование физических явлений и методы решения физических задач с примене-нием ЭВМ
rubrics.code: 29.03.45
rubrics.name: Обработка данных физического эксперимента
oecds.code: 01.03.UP
oecds.name: PHYSICS, PARTICLES & FIELDS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
speciality_codes.code: 05.13.11
supervisors.fio: Устюжанин А.Е.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: нет
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: нет
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения