МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭНЕРГИИ ГАММА-КВАНТОВ ПО ДАННЫМ АЧТ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ TAIGA НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СУЩЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ, ВЫДЕЛЯЕМЫХ С ПОМОЩЬЮ АВТОЭНКОДЕРОВ

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 латентого 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 традиционным методом на основе анализа параметров Хилласа. В качестве анализируемых данных использовались данные моделирования Монте-Карло для АЧТ проекта 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.

1. Degrange B., Fontaine G. // C. R. Acad. Sci., Ser. IV. 2015. V. 16 (6–7). P. 587–599.

2. Aharonian F., Akhperjanian A.G., Bazer-Bachi A.R., et al. // Astron. Astrophys. 2006. V. 457 (3). P. 899– 915.

3. Baixeras C., Bastieri D., Bigongiari C., et al. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res., Sect. A. 2004. V. 518 (1– 2). P. 188–192.

4. Budnev N., Astapov I., Bezyazeekov P., et al. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res., Sect. A. 2022. V. 1039. P. 167047.

5. Demichev A., Kryukov A. // Astron. Comput. 2024. V. 46. P. 100793.

6. Kryukov A.P., Polyakov S.P., Vlaskina A.A., et al. // Moscow Univ. Phys. Bull. 2023. V. 78 (Suppl. 1). P. S37–S44.

7. Hillas A.M. // Proc. 19th Int. Cosmic Ray Conf. (ICRC19). 1985. V. 3. P. 445.

8. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. // Nature. 2015. V. 521. P. 436–444.

9. Rumerhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. // Nature. 1986. V. 323. P. 533–536. 1

10. Fomin V.P., Stepanian A.A., Lamb R.C., et al. // Astropart. Phys. 1994. V. 2 (2). P. 137–150.

11. Heck D., Knapp J., Capdevielle J.N., et al. // Report FZKA-6019. 1998. Forschungszentrum Karlsruhe.

12. Postnikov E.B., Astapov I.I., Bezyazeekov P.A., et al. // Bull. Russ. Acad. Sci.: Phys. 2019. V. 83. P. 955−958.

13. Gres E.O., Kryukov A.P., Volchugov P.A., et al. // Moscow Univ. Phys. Bull. 2024. V. 79 (Suppl. 2). P. S622– S629.