МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭНЕРГИИ ГАММА-КВАНТОВ ПО ДАННЫМ АЧТ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ TAIGA НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СУЩЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ, ВЫДЕЛЯЕМЫХ С ПОМОЩЬЮ АВТОЭНКОДЕРОВстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Аннотация:Одной из основных задач исследования гамма-источников с помощью атмосферных черенковских телескопов(АЧТ) является восстановление их энергетического спектра. В традиционном методе определения энергии гамма-квантов физические характеристики восстанавливаются путем анализа параметров Хилласа, полученных из изображений ШАЛ на АЧТ и являющимися производными статистических моментов изображения. Мы представляем альтернативный метод обработки данных АЧТ, основанный на формировании другого набора параметров – существенных признаков, извлекаемых из изображений ШАЛ с помощью нейронных сетей – автоэнкодеров. В качестве существенных признаков используются параметры латентного пространства автоэнкодеров, которые содержат информацию об изображении в сжатой форме. В данной работе рассматривается проблема восстановления энергии первичного гамма-кванта методами глубокого обучения(как прямой метод восстановления напрямую из изображений с помощью сверточных нейронных сетей, так и путем выделения существенных признаков с помощью автоэнкодера), которые сравниваются с с традиционным методом на основе анализа параметров Хилласа. В качестве анализируемых данных использовались Монте-Карло данные АЧТ для установки TAIGA. Была исследована зависимость качества восстановления энергии гамма-квантов от размерности латентного пространства. Сравнение традиционного подхода с нейросетевыми методами показало, что как сверточная сеть, так и автоэнкодеры, восстанавливают энергию гамма-квантов с точностью, которая не уступает классическому методу при малых энергиях и имеют значительно меньшую ошибку восстановления энергии при больших энергиях.