РНФ-24-11-00136 (2024-2026)

Руководитель А.Крюков

Методы машинного обучения для совместного анализа мультимодальных экспериментальных данных и извлечения редких событий в гамма-астрономии

Аннотация

В современную цифровую эпоху порождаются все увеличивающиеся объемы данных. Поэтому обработка и анализ получаемой информации является одной из наиболее важных и насущных задач. Часто эти данные поступают из различных источников, отражают различные стороны объектов или явлений и являются существенно неоднородными. Такие данные имеют разные типы и форматы, что очень сильно затрудняет их совместный анализ. В связи с этим, есть потребность в разработке новых эффективных и совершенствовании существующих методов совместного анализа больших потоков разнородных, мультимодальных данных, что является центральной научной проблемой, на решение которой направлен данный проект.

Актуальность этой проблематики обусловлена многочисленными примерами важности таких методов в конкретных прикладных областях, например, в медицине, управлении процессами жизнедеятельности городов, климатических и экологических исследованиях, естественных науках и многих других.

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.

Члены гранта

• А.Крюков, НИИЯФ - руководитель
• Ю.Дубенская, НИИЯФ - отвественный исполнитель
• Е.Постников, НИИЯФ - отвественный исполнитель
• Е.Гресь, ИГУ
• Д.Журов, ИГУ
• П.Волчугов, НИИЯФ
• А.Власкина, НИИЯФ

Ассоциированные члены

• А.Демичев
• С.Поляков