Команда ОИЯИ заняла первое место в хакатоне по применению методов машинного обучения в задачах идентификации частиц. Хакатон проводился с 10 по 14 октября в рамках 2-го совещания AI4EIC-exp по искусственному интеллекту для электронно-ионного коллайдера (BNL, США)
Объединенный институт на соревновании представили Алексей Апарин, Артем Коробицин (ЛФВЭ), Владимир Папоян (ЛИТ) и Григорий Толкачев, студент МИФИ, в прошлом участник летней практики УНЦ ОИЯИ. Всего же в хакатоне приняли участие почти 30 человек из 10 команд.
Финальное соревнование по классификации заряженных частиц по сигналу из черенковского детектора RICH состоялось в пятницу, 14 октября, и длилось восемь часов. Участникам необходимо было за отведенное время предложить алгоритм, который максимально эффективно может определять тип заряженной частицы по ее сигналу в детекторе.
Участники последовательно решали три подзадачи, нарастающих по сложности. Сначала требовалось отделить заряженные пионы от каонов, когда импульсы частиц и их углы вылета были фиксированы. На следующем этапе импульсы и углы вылета менялись в заданных диапазонах, а в третьем вопросе был добавлен случайный шум детектора.
— Максимальный результат мы получили при использовании алгоритма дерева решений CatBoostClassifier, однако пробовали и другие варианты, — прокомментировал ход решения Алексей Апарин.
Для выполнения задач хакатона команда ОИЯИ пользовались ресурсами суперкомпьютера «Говорун». До конца этой недели задание доступно всем желающим по ссылке. Некоторые участники продолжают пробовать свои идеи, чтобы достичь максимально эффективного результата пусть и вне конкурса.
Отметим, что работы по применению методов машинного обучения в физическом эксперименте ведутся в ОИЯИ уже несколько месяцев в рамках гранта РНФ.
