====== Meetings ======

Совещания по гранту проходят в очно-дистанционном формате по **четвергам**. Начало 10:30. Для дистанционных участников ссылка на Зум высылается за пару дней до совещания либо ее можно найти в разделе с [[ml4gamma:restricted:main|ограниченным доступом]].

[[archive24|Архив 2024г.]] \\ 
[[archive25|Архив 2025г.]]

===== 23 июля 2026г. =====

**Присутствовали:** <del>П.Волчугов</del>, Е.Гресь, Ю.Дубенская, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов, <del>Е.Федотова</del>. \\ 
**Ассоциированные члены:** <del>А.Демичев</del>, С.Поляков, Е.Постников.

ЗУМ.

Вопросы.

  * О статьях по материалам конференции DLCP2026: 
    * Ю.Д., 
    * П.В., План. <code>
Введение
2. Астрофизический комплекс TAIGA
2.1. Установка TAIGA-IACT
3. Монте-Карло моделирование данных
4. Выделение протонной компоненты с помощью сверточной нейронной сети
4.1. Архитектуры и выбор рабочей модели
4.2. Обучение, метрики и критерий отбора
5. Результаты и сравнение с другими экспериментами
Заключение
</code>
    * Е.Г.. {{:ml4gamma:meetings:dlcp2026-gres-v0.pdf|PDF}}, предварительная версия.
  * Д.Ж+П.В. Подготовка к анализу реальных данных.
  * Статус текущих задач.

===== 09 июля 2026г. =====

**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов, <del>Е.Федотова</del>. \\ 
**Ассоциированные члены:** <del>А.Демичев</del>, С.Поляков, Е.Постников.

ЗУМ.

Вопросы.

  * О прошедших конференциях: 
    * ВККЛ 2026, 2 доклада (Ю.Д., А.К.) 
    * MMCP'2026, 1 доклад (А.К.)
    * DLCP2026,  3 доклада (Ю.Д., П.В., Е.Г.)
  * Д.Ж+П.В. Подготовка к анализу реальных данных.
  * Статус текущих задач.


===== 25 июня 2026г. ОЧНО =====

**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов, <del>Е.Федотова</del>. \\ 
**Ассоциированные члены:** <del>А.Демичев</del>, С.Поляков, Е.Постников.

Вопросы.

  * ВККЛ 2026
    * Ю.Дубенская. Постер на ВККЛ
    * А.Крюков. Презентация на ВККЛ
  * DLCP2026. Драфты докладов:
    * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
    * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по данным АЧТ.
    * А.Р. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
      * А.Разумов. Отчет о запуске  FrEIA
  * Д.Ж+П.В. Подготовка к анализу реальных данных.
  * Статус текущих задач.

===== 18 июня 2026г. =====

**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, <del>Д.Журов</del>, А.Крюков, А.Разумов, <del>Е.Федотова</del>. \\ 
**Ассоциированные члены:** <del>А.Демичев</del>, С.Поляков, Е.Постников.

Вопросы.

  * DLCP2026
    * Регистрация на конференции DLCP2026.
      * Сделали: Разумов, Крюков, Демичев, Дубенская, Постников,
      * Не сделали: Гресь, Волчугов, Поляков, Журов
    * Драфты докладов:
      * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
      * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по данным АЧТ.
      * А.Р. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
  * Опубликована программа ВККЛ-2026
  * Д.Ж+П.В. Подготовка к анализу реальных данных.
  * Статус текущих задач.
  * Доклад Волчугова (15 мин) "Hillas-template анализ данных TAIGA-IACT".


===== 11 июня 2026г. =====

**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов, Е.Федотова. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков, Е.Постников.

Коллеги, очередное совещание по гранту РНФ состоится в четверг, 11 июня в 10:30. Совещание пройдет в зуме.

Вопросы.

  - Драфты презентаций
    * MMCP. А.Крюков. Метод мультимодального анализа данных эксперимента TAIGA с использованием существенных признаков, извлекаемых с помощью автоэнкодеров
    * ВККЛ. С.Поляков. Использование 1D- и 2D-конволютивных нейросетей для определения направления оси ШАЛ по данным TAIGA HiSCORE
    * ВККЛ. Ю.Дубенская. Shower Core Reconstruction in the HiSCORE Experiment using Neural Networks fed by Autoencoder-Derived Essential Features
  - DLCP2026
    * Регистрация на конференции DLCP2026.
    * подготовка к докладам:
      * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
      * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по данным АЧТ.
      * А.Р. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
   - Д.Ж+П.В. Подготовка к анализу реальных данных.
   - Статус текущих задач.
   - Волчугов. **Hillas-template анализ данных TAIGA-IACT**.

===== 23 April 2026 =====
**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков, Е.Постников.

  - С.П. Направление оси. Статус.
    * Ничего принципиального нет.
  - Ю.Д. Точка прихода. Статус.
    * **Пока ничего нового**
  - П.В. Разделение компонент. Статус.
    * Научился работать с GPU
    * Адаптирую НС.
    * Вставляю ResNet
  - Д.Ж.,П.В. Подготовка экспериментальных данных к мультимодальному анализу. Статус.
    * Через 1-2 недели будут готовы для тестов с сетями.
  - **Аннотации докладов на конференциях.**
    * ВККЛ 2026. 
      * Ю.Д. Определение точки прихода оси ШАЛ методом ИНС с использованием существенных признаков в эксперименте HiSCORE.
      * С.П. Применение 1D сверточных нейронных сетей для определения направления оси ШАЛ в эксперименте HiSCORE.
    * MMCP’2026. 
      * А.К. Метод мультимодального анализа данных эксперимента TAIGA с использованием скрытого пространства АЭ.
    * DLCP2026. 
      * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
        * Аннотации пока нет.
        * Делала обучение на несбалансированных наборах.
      * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по даннм АЧТ.
      * А.Д. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
  - А.К. Регистрация программ.
    - 1D конволюция - С.П.
    - MMD (АЭ+конкатенация). - Е.Г.
  - Прочее.

===== 9 April 2026 =====
**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, <del>Д.Журов</del>, А.Крюков, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков, Е.Постников.

  - С.П. Направление оси.
    * Зависимость точности от порога по числу станций (3, 5, 10);
    * Зависимость точности от порога по ф.э. (100, 300)
  - Ю.Д. Точка прихода. Статус.
    * Построить графики.
    * **Пока ничего нового**
  - П.В. Разделение компонент. Статус.
  - Д.Ж.,П.В. Подготовка экспериментальных данных к мультимодальному анализу. Статус.
  - П.В. Подготовка МК данных АЧТ с учетом специфики телескопов.
  - **Аннотации докладов на конференциях.**
    * ВККЛ 2026. 
      * Ю.Д. Определение точки прихода оси ШАЛ методом ИНС с использованием существенных признаков в эксперименте HiSCORE.
      * С.П. Применение 1D сверточных нейронных сетей для определения направления оси ШАЛ в эксперименте HiSCORE.
    * MMCP’2026. 
      * А.К. Метод мультимодального анализа данных эксперимента TAIGA с использованием скрытого пространства АЭ.
    * DLCP2026. 
      * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
      * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по даннм АЧТ.
      * А.Д. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
  - Прочее.


===== 2 April 2026 =====
**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, <del>Ю.Дубенская</del>, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков, Е.Постников.

  - С.П. Направление оси.
    * Зависимость точности от порога по числу станций (3, 5, 10);
    * Зависимость точности от порога по ф.э. (100, 300)
  - Ю.Д. Точка прихода. Статус.
    * Построить графики.
  - П.В. Разделение компонент. Статус.
  - Д.Ж.,П.В. Подготовка экспериментальных данных к мультимодальному анализу. Статус.
  - П.В. ПОдготовка МК данных АЧТ с учетом специфики телескопов.
  - **Аннотации докладов на конференциях.**
    * ВККЛ 2026. 
      * Ю.Д. Определение точки прихода оси ШАЛ методом ИНС с использованием существенных признаков в эксперименте HiSCORE.
      * С.П. Применение 1D сверточных нейронных сетей для определения направления оси ШАЛ в эксперименте HiSCORE.
    * MMCP’2026. 
      * А.К. Метод мультимодального анализа данных эксперимента TAIGA с использованием скрытого пространства АЭ.
    * DLCP2026. 
      * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
      * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по даннм АЧТ.
      * А.Д. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
  - Прочее.

===== 26 March 2026 =====
**Присутствовали:** П.Волчугов, Е.Гресь, Ю.Дубенская, Д.Журов, А.Крюков, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков, Е.Постников.

  - С.П. Направление оси.
    * Зависимость точности от порога по числу станций (3, 5, 10);
    * Зависимость точности от порога по ф.э. (100, 300)
  - Ю.Д. Точка прихода. Статус.
    * Построить графики.
  - П.В. Разделение легкой (p+He) и тяжелой (N+O+...) компонент. Статус.
  - Д.Ж.,П.В. Готовность экспериментальных данных к мультимодальному анализу. Статус.
  - **Аннотации докладов на конференциях.**
    * ВККЛ 2026. 
      * Ю.Д. Определение точки прихода оси ШАЛ методом ИНС с использованием существенных признаков в эксперименте HiSCORE.
      * С.П. Применение 1D сверточных нейронных сетей для определения направления оси ШАЛ в эксперименте HiSCORE.
    * MMCP’2026. 
      * А.К. Метод мультимодального анализа данных эксперимента TAIGA с использованием скрытого пространства АЭ.
    * DLCP2026. 
      * Е.Г. Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
      * П.В. Метод разделения легкой и тяжелой компонент по даннм АЧТ.
      * А.Д. Применение обратимых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
  - Прочее.

===== 19 march 2026 =====
**Присутствовали:**
А.Крюков, Ю.Дубенская, Д.Журов, П.Волчугов, Е.Гресь, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков, Е.Постников.

  - Ю.Д. Точка прихода. Статус.
  - Д.Ж.,П.В. Подготовка экспериментальных данных к мультимодальному анализу.
  - П.В. ПОдготовка МК данных АЧТ с учетом специфики телескопов.
  - А.К. Точность традиционного метода. Xmax примерно 70г/кв.см (10%).
  - Темы докладов на конференциях.
    * ВККЛ 2026. 
      * Определение точки прихода оси ШАЛ с использованием метода существенных параметров.
      * Применение 1D сверточных нейронных сетей для определения направления оси ШАЛ в эксперименте HiSCORE.
    * MMCP’2026. 
      * Метод мультимодального анализа данных эксперимента TAIGA с использованием скрытого пространства АЭ.
    * DLCP2026. 
      * Выделение гамма событий на основе совместного анализа данных АЧТ в стерео режиме.
      * Метод разделения легкой и тяжелой компонент по даннм АЧТ.
      * Применение обратисых нейронных сетей для извлечения физических свойств ШАЛ.
  - Прочее.

===== 19 февраля =====
**Присутствовали:**
А.Крюков, Ю.Дубенская, Е.Постников, Д.Журов, П.Волчугов, Е.Гресь, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков.

  - Новости
    * [[http://youngscience.gov.ru/news/news/3044/|Школы НЦФМ]]
    * Гранки статей в Вестник
  - Юля+Стас. HiSCORE - точка прихода.
  - Дима, Павел. Сравнение с данными Осиповой, полученных их экспериментальных данных.
    - А.К. Стравнение должно быть ТЕХ ЖЕ самых событиях, что и Э.О. 
  - Павел. Статус разделения легкой и тяжелой компонент.
  - Павел. МК данный для обучении мультимодальных моделей.
    * Стас, Лиза
  - Лиза. Статус ММ анализа (HiS+n*IACT)
  - ФИПС
    * Выделение существенных параметров с помощью АЭ + интерпретатор
    * Генерация изображений с помощью контроллера + декодер АЭ 
  * А.К. Разработать обратимую НС модель для разделения энергии и "шума" для данных АЧТ. - А.Р.

===== 12 февраля =====
**Присутствовали:**
А.Крюков, Ю.Дубенская, Е.Постников, Д.Журов, П.Волчугов, <del>Е.Гресь</del>, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков.

  - Стас. HiSCORE - точка прихода.
  - Дима+. Сравнение с данными Осиповой, полученных их экмспериментальных данных.
  - А.К. {{ :ml4gamma:meetings:convolution_in_one_dimension_for_neural_networks.pdf |Статья по 1D сверткам}}
  - Павел. Статус разделения легкой и тяжелой компонент.
  - Павел. МК данный для обучении мультимодальных моделей.
    * Стас, Лиза
  - ФИПС -> 19.02.2026 
  - Андрей. Доклад по обратимым НС (30мин+вопросы) {{ :ml4gamma:meetings:imagedenoising.pdf |Презентация по шумоподавлению с помощью обратимых сетей}}

===== 5 февраля 2026г. =====

**Присутствовали:**
А.Крюков, Ю.Дубенская, Е.Постников, Д.Журов, П.Волчугов, Е.Гресь, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков.

===Новости.===
    * Конференция MMCP'2026, on 22 - 26 June 2026 in Dubna. Срок подачи абстрактов - **10 мая.**

===Обсуждения===
  * С.П. О результатах предсказания параметров ШАЛ с помощью 1D конволютивной модели.
    * Сравнение с предыдущими результатами.
  * П.В. Разделение легкой и тяжелой компонент. Статус.
  * Е.Г. Обобщение мультимодальной (ММ) модели на случай нескольких телескопов (HS+n*IACT). Статус.
    * Обеспечить ММ модели необходимым МК данными. Отв. П.В.
  * Е.Г. Выделения гамма от Краба с использованием ММ моделей. Статус 2025г.
  * Д.Ж. Аппробация моделей на реальных данных.
    * (+П.В.) Обработка предварительных данных от Э.О.
      * Все лежит в "/k38/prosin_group/HiSCORE/a_for_Krukov". \\ Результаты обработки: out1911_Kruk.dat, описание: for_kr.txt
      * Используя модель Лизы прошлого года (HS+1*IACT), сравниться (что можно) с результатами Э.О. на тех же самых экспериментальных данных.
        * В частности энергетические спектры.
    * Необходимо построить различные распределения физических параметров по данным Э.О., в целях 
      * проверки корректности результатов; 
      * в дальнейшем - сравнения с аналогичными результатами, полученными с помощью НСМ.
    * Лиза, попробуйте прогнать данные из out1911_Kruk.dat через свою модель.
      * Возможно там только HS :-(
  * Ю.Д.+С.П. Генерация событий с заданным энергетическим спектром и сравнение их с МК. Статус.

===Прочее===

  * На следующем совещании: А.Д. Обратимые НС и проблема извлечения "физических" параметров.
    * Для проработки возможной новой заявки на грант 2026г.



===== 29 января 2026г. =====

**Присутствовали:**
А.Крюков, <del>Ю.Дубенская</del>, <del>Е.Постников</del>, <del>Д.Журов</del>, П.Волчугов, Е.Гресь, <del>А.Разумов</del>. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков.

  * Задачи 2026г.
    - П.В. Разделение легкой и тяжелой компонент.
      * Подготовил список МК с имеющимися сассовыми компнентами (p, He, CNO, Fe).
      * He очень мало.
    - Е.Г. Обобщение мультимодальной (ММ) модели на случай нескольких телескопов (HS+n*IACT).
      * Получены некоторые предварительные данные с HS+2*IACT.
      * Показано, что раздельный предварительный анализ СП перед объединением несколько улучшает результаты.
      * Что делаем с X_max? {{ :ml4gamma:meetings:атмосфера.pdf |Модель атмосферы (В.Просин)}}
    - Обеспечить ММ модели необходимым МК данными. Отв. П.В.
      * Лиза, сделайте запрос Павлу.
    - Вернуться к задаче выделения гамма от Краба с использованием ММ моделей. Отв. Е.Г.
      * Используем "вобблинг" для оценки фона. 
        * Возможно для этого не нужен HS.
    - Аппробация моделей на реальных данных. Отв. Д.Ж. (совместно с Е.П. и П.В.)
      * Имеются предварительные данные от Э.О.
      * А.К. Необходимо разобраться с результатами Э.О.
        * Все лежит в "/k38/prosin_group/HiSCORE/a_for_Krukov". \\ Результаты обработки: out1911_Kruk.dat, описание: for_kr.txt
        * Используя модель Лизы прошлого года (HS+1*IACT), сравниться (что можно) с результатами Э.О. на тех же самых экспериментальных данных (уточняю какие).
          * В частности энергетические спектры.
      * Необходимо построить различные распределения физических параметров по данным Э.О., в целях 
        * проверки корректности результатов; 
        * в дальнейшем - сравнения с аналогичными результатами, полученными с помощью НСМ.
      * Лиза, попробуйте прогнать данные из out1911_Kruk.dat через НСМ.
        * Возможно там только HS :-(
    - А.К. Обратимые НС.
      * Базовая идея: пусть у нас есть набор физических параметров (Ph) и "шум" (Noise) и есть изоморфизм f(Ph,Noise) -> Exp. Т.е. f - это НС модель физического процесса. Тогда, обратное отображение f^-1(Exp)-> {Ph,Noise}. Иаким образом можно восстановить параметры Ph по экспериментальным данным.
      * Для проработки возможности новой заявки 2026г.
    - Генерация событий с заданным энергетическим спектром и сравнение их с МК.
      * Используем метод управления существенными параметрами.
      * В частности, задача сгенерить набор событий (примерно 10000) со спектром, который соответствует МК и другими распределениями, которые соответствуют МК.
  * Прочее


===== 22 января 2026г. =====

**Присутствовали:**
А.Крюков, Ю.Дубенская, Е.Постников, Д.Журов, П.Волчугов, Е.Гресь, А.Разумов. \\ 
**Ассоциированные члены:** А.Демичев, С.Поляков.

  * Распределение задач на 2026г.
    - Разделение легкой и тяжелой компонент. Отв. П.В.
    - Обобщение мультимодальной (ММ) модели на случай нескольких телескопов (HS+n*IACT). Отв. Е.Г.
      * Что делаем с X_max? {{ :ml4gamma:meetings:атмосфера.pdf |Модель атмосферы (В.Просин)}}
    - Обеспечить ММ модели необходимым МК данными. Отв. П.В.
      * Лиза, сделайте запрос Павлу.
    - Вернуться к задаче выделения гамма от Краба с использованием ММ моделей. Отв. Е.Г.
      * Используем "вобблинг" для оценки фона. 
        * Возможно для этого не нужен HS.
    - Аппробация моделей на реальных данных. Отв. Д.Ж. (совместно с Е.П. и П.В.)
      * Имеются предварительные данные от Э.О.
      * Дима, разберись с результатами Э.О.
        * Все лежит в "/k38/prosin_group/HiSCORE/a_for_Krukov". \\ Результаты обработки: out1911_Kruk.dat, описание: for_kr.txt
        * Используя модель Лизы прошлого года (HS+1*IACT), сравниться (что можно) с результатами Э.О. на тех же самых экспериментальных данных (уточняю какие).
          * В частности энергетические спектры.
    - Обратимые НС. Отв. А.К (совместно с А.Р. и А.Д.)
      * Для проработки возможности новой заявки 2026г.
    - Генерация событий с заданным энергетическим спектром и сравнение их с МК. Отв. Ю.Д. совместно с С.П.
      * Используем метод управления существенными параметрами.
  * Прочее