2–4 декабря на базе Московского физико-технического института (МФТИ) в смешанном формате проходит вторая научная школа-семинар «Новые методы обработки данных физического эксперимента». Целью мероприятия стало объединение усилий разных экспериментальных групп в разработке новых концепций для обработки больших объемов данных. Организаторами выступают МФТИ и Объединенный институт ядерных исследований.

Экспоненциальный рост объемов данных в фундаментальных физических экспериментах представляет серьезный вызов для современной науки. В связи с этим использование новых эффективных подходов к задачам интерпретации и физического анализа приобретает все большую актуальность. Машинное обучение и другие передовые технологии сегодня становятся критически необходимыми средствами для преодоления этих препятствий и достижения прорывных результатов.

В день старта школы были представлены доклады, освещающие ключевые аспекты развития вычислительных технологий в физике высоких энергий. Мероприятие открыл директор Лаборатории информационных технологий (ЛИТ) ОИЯИ Сергей Шматов, который поприветствовал участников от имени Объединенного института и прочитал лекцию о том, зачем физикам нужно разбираться в вычислительных методах и способах обработки данных на примере экспериментов на Большом адронном коллайдере (БАК) в ЦЕРН. Также он рассказал о планах ЛИТ по организации систем сбора и хранения данных мегасайенс-проекта NICA, реализуемого в ОИЯИ.

Программа первого дня продолжилась докладом младшего научного сотрудника Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (LAMBDA) Евгения Курбатова о примерах применения методов машинного обучения к некоторым задачам отбора и классификации данных в экспериментах BM@N и SPD. Директор Центра научного программирования в МФТИ Александр Нозик затронул актуальные вопросы, связанные с организацией работы с данными, и предложил практические решения для ускорения анализа и сокращения времени, затрачиваемого на отладку рабочих программ.

3 декабря ведущий научный сотрудник LAMBDA Федор Ратников представил доклад, посвященный общим подходам к использованию генеративных нейронных сетей для решения задач обработки данных в физике высоких энергий. Об использовании алгоритма поиска распадов B-мезонов, основанного на сверхточных нейронных сетях, рассказал младший научный сотрудник Международной лаборатории физики элементарных частиц (МЛФЭЧ) НИУ ВШЭ Мурад Ясавеев. Бурную дискуссию вызвало выступление научного сотрудника Лаборатории обработки больших данных в физике частиц и астрофизике (ЛОБД) ИЯИ РАН Ивана Харука, посвященное описанию данных о широких атмосферных ливнях в эксперименте Telescope Array и нейтринных событиях на установке Baikal-GVD. Научную программу второго дня завершил доклад старшего научного сотрудника ЛИТ ОИЯИ Мартина Буреша о применении квантовых алгоритмов в реконструкции событий в коллайдерных экспериментах.

В последний день семинара участников ждет несколько докладов о применении алгоритмов на базе машинного обучения в задачах расчета магнитных полей на ускорителях, а также в задачах удержания нужных параметров пучка ускоренных частиц.

«Важной частью мероприятия являются ежедневные заключительные сессии, посвященные общим дискуссиям и обсуждению докладов, представленных в течение дня, — рассказал один из организаторов школы-семинара, старший научный сотрудник ЛФВЭ ОИЯИ Алексей Апарин. — Во время нее участники могут в менее формальной обстановке продолжить общение по интересующим их вопросам, которые были рассмотрены на лекциях. Стоит отметить, что многие докладчики сами являются молодыми учеными, что создает максимально дружескую атмосферу дискуссии. Таким образом мы надеемся увеличить интерес студентов к работе в мегасайенс-экспериментах и привлечь еще больше молодых людей в физику».

В работе школы-семинара «Новые методы обработки данных физического эксперимента» приняли участие более 80 специалистов, аспирантов и студентов ведущих российских научно-образовательных организаций, в числе которых ОИЯИ, МФТИ, НИУ ВШЭ, ИЯИ РАН и СПбГУ. Мероприятие стало уникальной платформой для активного взаимодействия и обмена опытом между учеными и молодыми специалистами в области работы с данными.