title: Deep neural networks application to tracking problem for the GEM detector from the BM@N experiment of the NICA megaproject
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тимошенко Денис Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Timosenko Denis Maksimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Щавелев Егор Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Savelev Egor Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030658
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25676
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Отслеживание частиц является актуальной проблемой в современных детекторах физики высоких энергий, производящих огромное количество данных, таких как эксперименты на будущем коллайдере NICA. Восстановление треков частиц является одной из важных частей таких экспериментов, но существующие алгоритмы трекинга плохо масштабируются с растущим потоком данных. В то же время новые эффективные методы отслеживания, основанные на графовых нейронных сетях (GNN), активно разрабатываются и тестируются в проекте HEP.TrkX в CERN, и одновременно с этим для детекторов GEM достигаются впечатляющие результаты в области рекуррентных нейронных сетей (RNN).
  В настоящей работе представлен оригинальный подход с использованием GNN и некоторые улучшения подхода RNN для детектора GEM эксперимента BM@N мегапроекта NICA. Этот подход хорошо адаптирован для решения известной проблемы ложных срабатываний детектора, присущей стриповым детекторам, таким как GEM, с помощью оригинального применения алгоритма минимального связующего дерева. В работе представляются результаты обучения нейронных сетей, показывающие, что предложенные подходы работают корректно и эффективно.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Tracking particles is a challenging problem in modern high-energy physics detectors producing a vast amount of data, such as experiments on the future NICA collider. Particle track reconstruction is one of the important parts of such experiments, but existing tracking algorithms do not scale well with a growing data stream. In the same time, new effective tracking methods based on graph neural network (GNN) are actively developed and tested in the HEP.TrkX project at CERN and simultaneously some interesting results of recurrent neural networks (RNN) are being presented for GEM detectors.
  This work introduces an original GNN approach and some improvements for RNN approach for the GEM detector of BM@N experiment of the NICA megaproject. This approach is well-adapted for solving the known fake hit problem inherent to strip detectors like GEM with help of minimum spanning tree algorithms. Preliminary results are presented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графовые нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: минимальное связующее дерево
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: минимальное остовное дерево
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: частиц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RNN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GNN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graph neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MST
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MBT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: minimum spanning tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: minimum branching tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tracking
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: particles
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detector
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GEM detector
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Deep neural networks application to tracking problem for the GEM detector from the BM@N experiment of the NICA megaproject
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение глубоких нейронных сетей к задаче трекинга для детектора GEM в эксперименте BM@N мегапроекта NICA
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: master_super_last_last.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25676/1/master_super_last_last.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 9 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Savelev_1.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25676/2/reviewSV_Otzyv_Savelev_1.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,24 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Savelev_2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25676/3/reviewSV_Otzyv_Savelev_2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,1 MB