This is the first seminar for specialists, graduate students and students of leading Russian institutes who are interested in applying new methods for obtaining, processing and processing data from mega-class physical experiments. Modern physical experiments, especially in fundamental research at large facilities, provide an increasing amount of data and require more computer power to process the results. Therefore, more and more often new methods of working with data, including those based on machine learning methods, are being used to work on modern experiments.
The seminar is aimed at discussing new methods of processing data from a modern physical experiment, identifying the main problems that need to be solved and developing a further strategy. The experience of various groups in the implementation of MMO and AI methods at different stages of processing experimental data, as well as monitoring the parameters of detectors and the accelerator complex during data collection will be considered. All this can be used in the work on the program of studying the properties of dense baryonic matter in nuclear collisions at the new accelerator complex NICA (Nuclotron based Ion Collider fAcility) at JINR, Dubna).
The main topics of the workshop include
1) New methods of data collection of physical experiment, including the use of new methods of fast on-line trigger
2) Machine learning methods for the analysis of experimental data on the NICA complex
3) Experience in using AI in preparation for data analysis
4) Experience in the use of distributed computing and grid technologies in the analysis of experimental data of the LHC experiments and prospects for the NICA project
5) Processing the detector response and particle tracking using machine learning methods
Семинар "Использование новых методов обработки данных физического эксперимента. Применение методов машинного обучения на комплексе NICA"
Это первый семинар для специалистов, аспирантов и студентов ведущих российских институтов, заинтересованных в применении новых методов получения, процессинга и обработки данных физических экспериментов класса МЕГА. Современные физические эксперименты, в особенности по фундаментальным исследованиям на больших установках, предоставляют все возрастающий объем данных и требуют все возрастающих компьютерных мощностей для обработки результатов. Поэтому, все чаще для работы на современных экспериментах начинают использоваться новые методы работы с данными, в том числе на основе методов машинного обучения.
Семинар направлен на обсуждение новых методов обработки данных современного физического эксперимента, выявление основных проблем, требующих решения и выработку дальнейшей стратегии. Будет рассмотрен опыт различных групп по внедрению методов ММО и ИИ на разных этапах обработки экспериментальных данных, а также мониторинга параметров детекторов и ускорительного комплекса во время набора данных. Все это может быть использовано в работе по программе исследований свойств плотной барионной материи в стокновениях ядер на новом ускорительном комплексе NICA (Nuclotron based Ion Collider fAcility) в ОИЯИ г.Дубна)
Основные вопросы семинара включают в себя:
1) Новые методы набора данных физического эксперимента, в том числе использование новых методик быстрого он-лайн триггера
2) Методы машинного обучения для анализа данных экспериментов на комплексе NICA
3) Опыт использования ИИ в подготовке к анализу данных
4) Опыт использования распределенных и грид технологий в анализе данных экспериментов Большого адронного коллайдера и перспективы для проекта NICA
5) Обработка отклика детекторов и построение треков частиц в детекторах с использованием методов машинного обучения
