Ученые предложили метод по оптимизации параметров нейросетей
Ученые Лаборатории информационных технологий им. М. Г. Мещерякова ОИЯИ изучили методы на основе нейронной сети Хопфилда для трекинга (реконструкции траекторий) модельных событий эксперимента SPD, предложив оптимизацию параметров построения функции энергии нейросети. Оптимизация позволит улучшить результаты трекинга с учетом специфики эксперимента. Также исследователи рассмотрели вопрос применимости квантового отжига для решения задачи трекинга SPD.
Одним из ключевых этапов обработки экспериментальных данных физики частиц является реконструкция траекторий элементарных частиц, когда для каждого события во взаимодействии частиц необходимо определить, какие хиты, т. е. точки, где был обнаружен пролет какой-либо частицы через детектор, были порождены одной и той же частицей.
В планируемом на коллайдере NICA эксперименте SPD особую сложность вызовет чрезвычайно высокая частота взаимодействий (3 МГц), ведущая к перекрытию событий при их съеме в режиме временных промежутков — тайм-слайсов, а также сильное загрязнение данных ложными измерениями из-за особенностей устройства трековых детекторов SPD.
Еще в 1980-х годах исследователи предложили использовать для трекинга нейросеть Хопфилда – полносвязную рекуррентную сеть бинарных нейронов с симметричной весовой матрицей. Нейроны в их сети соответствуют паре хитов, то есть сегменту возможного трека. Веса сети задаются так, чтобы обеспечивать гладкость траектории, то есть малость угла между смежными сегментами, награждая гладкие и не ветвящиеся треки.
При эволюции активации нейронов к точке равновесия функция энергии сети Хопфилда сходится к минимуму, который соответствует хорошему результату трекинга. Использование метода симуляции отжига помогает искать глобальный минимум энергии сети.
Несмотря на успех первых применений, интерес к использованию сетей Хопфилда для трекинга быстро угас из-за медленности их сходимости, их сверхчувствительности к шумовому фону и прежде всего из-за роста множественности событий, вызванного стремительным ростом светимости пучков частиц и развитием экспериментальных технологий.
Тем не менее, в последнее время, благодаря развитию квантовых компьютеров и методов квантового отжига, позволившим радикально ускорить эволюцию сетей Хопфилда, интерес к нейросетевому трекингу Хопфилда резко возобновился.
В настоящем исследовании проверялась применимость трекинга на основе сети Хопфилда к множеству событий, симулирующих те, что ожидаются в эксперименте SPD. Для получения хорошего результата потребовалась тонкая настройка весовых параметров и самой энергетической функции сети с помощью программных инструментов для оптимизации метапараметров.