|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Развитие методов применения нейронных сетей для анализа редких процессов в коллайдерных экспериментахдипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Дудко Л.В.
- Автор: Заборенко Андрей Дмитриевич
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова, Физический факультет
- Год защиты: 2023
- Аннотация: Заборенко Андрей Дмитриевич начал свою научную деятельность в Отделе экспериментальной физики высоких энергий НИИЯФ МГУ в 2019 году под научным руководством Л.В. Дудко. Основной задачей Андрея стало изучение и оптимизация методов анализа данных в коллайдерных экспериментах. Желаемая точность современных экспериментов заставляет использовать самые передовые и эффективные методы выделения сигнала редких процессов. Наиболее эффективным и универсальным методом являются глубокие нейронные сети. Эффективное применение нейронных сетей требует детального понимания их работы и различных этапов оптимизации их применения в конкретных задачах. Андрей быстро овладел методологией применения нейронных сетей, современными программными пакетами и особенностями их применения в задачах коллайдерных экспериментов. Для поиска нейтральных токов меняющих аромат кварков в эксперименте CMS была проведена цепочка различных оптимизаций и сравнений, что привело к разработке четкой методологии получения оптимального результата для конкретной задачи. В частности, были рассмотрены этапы количественной оценки корреляций и степени важности наблюдаемых, методики оптимизации гиперпараметров для подготовки нейронных сетей, построение сложных ансамблей и каскадов нейронных сетей. Применение разработанных методов в эксперименте CMS позволило повысить эффективность экспериментального анализа, результаты проходят одобрение коллаборации CMS. Сформулированные рецепты были представлены Андреем на профильных конференциях и описаны в двух публикациях. Далее, была поставлена задача оптимизации применения нейронных сетей для поиска сигнала темной материи. Андреем было проведено сравнение существующих методов применения нейронных сетей для модельно-независимого поиска отклонений от Стандартной модели. Предложен новый универсальный подход, имеющий эффективность, сравнимую с эффективностью модельно-зависимых методов, и общность методов детектирования аномалий. На основе полученных результатов готовится третья статья с описанием предложенных методов. Разработанные методики применяются для феноменологического анализа возможности детектирования сигнала рождения темной материи в ассоциации с топ-кварком в современных коллайдерных экспериментах. Результаты применения новой методики поиска темной материи будут представлены в отдельных публикациях.
- Добавил в систему: Дудко Лев Владимирович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | diploma_Zaborenko_bakalavr.pdf | 1,8 МБ | 26 июня 2023 [lev.dudko] |