User Tools

Site Tools


grants:main

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
Next revisionBoth sides next revision
grants:main [25/04/2024 14:57] admingrants:main [25/04/2024 15:00] – [РНФ-24-11-00136] admin
Line 7: Line 7:
 //**А.Крюков**// //**А.Крюков**//
  
-**Методы машинного обучения для совместного анализа мультимодальных экспериментальных данных и извлечения редких событий в гамма-астрономии** \\ +**Методы машинного обучения для совместного анализа мультимодальных экспериментальных данных и извлечения редких событий в гамма-астрономии** 
 2024-2026. 2024-2026.
  
Line 15: Line 16:
  
 Конкретной задачей в рамках проблемы, на решение которой направлен проект, является разработка новых эффективных способов совместного анализа мультимодальных данных, которые будут протестированы на реальных данных из области гамма-астрономии, а именно данных, получаемых с помощью гибридного эксперимента TAIGA, регистрирующего широкие атмосферные ливни. Мультимодальность означает, что совокупный набор данных состоит из нескольких подмножеств, каждое из которых содержит данные одного типа. Важно отметить, что мультимодальность характерна в целом для современной многоканальной астрономии, поскольку собираемая информация об изучаемых явлениях имеет большое разнообразие по своей природе и характеристикам. Новизна предлагаемого проекта обусловлена новаторским методологическим подходом для решения этой задачи, а именно осуществлением объединения и совместного анализа не на уровне сырых экспериментальных данных, а после извлечения с помощью нейросетевых технологий их существенных признаков, которые отражают сущность явления, а не конкретный метод его регистрации. Использование существенных признаков позволит выделить редкие явления, к которым относятся гамма частицы. Конкретной задачей в рамках проблемы, на решение которой направлен проект, является разработка новых эффективных способов совместного анализа мультимодальных данных, которые будут протестированы на реальных данных из области гамма-астрономии, а именно данных, получаемых с помощью гибридного эксперимента TAIGA, регистрирующего широкие атмосферные ливни. Мультимодальность означает, что совокупный набор данных состоит из нескольких подмножеств, каждое из которых содержит данные одного типа. Важно отметить, что мультимодальность характерна в целом для современной многоканальной астрономии, поскольку собираемая информация об изучаемых явлениях имеет большое разнообразие по своей природе и характеристикам. Новизна предлагаемого проекта обусловлена новаторским методологическим подходом для решения этой задачи, а именно осуществлением объединения и совместного анализа не на уровне сырых экспериментальных данных, а после извлечения с помощью нейросетевых технологий их существенных признаков, которые отражают сущность явления, а не конкретный метод его регистрации. Использование существенных признаков позволит выделить редкие явления, к которым относятся гамма частицы.
 +
 +Сайт гранта: [[grants/rsf-24-11-00136/main|РНФ-24-11-00136]]
 ===== Проект НЦФМ ===== ===== Проект НЦФМ =====
  
grants/main.txt · Last modified: 25/04/2024 18:26 by admin