THEORY

This page is read only. You can view the source, but not change it. Ask your administrator if you think this is wrong.
{{grants:ml4gamma:rnf24.png?540}}

====== ML4Gamma ======

//РНФ-24-11-00136 (2024-2026)//

===== News&Events =====

{{section>grants:ml4gamma:news&footer&firstseconly}}
===== About =====

//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.

===== Members =====

Члены гранта
  * [[kryukov@theory.sinp.msu.ru|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