ИСТИНА

Многоканальные детекторы изображения на основе многоанодных ФЭУ, используемые в серии проектов международной коллаборации JEM-EUSO (как наземные, так и баллонного и космического базирования), регистрируют в атмосфере Земли события со сложным пространственно-временным паттерном сигнала. Для анализа таких событий требуется создание специализированных приложений, реализующих современные нейросетевые подходы и методы на основе вероятностного вывода. При этом крайне важно на этапе обучения моделей использовать реально зарегистрированные данные, а не результаты симуляций. В докладе представлены результаты применения таких методов к данным изображающего фотометра, работающего с 2021 года в обсерватории «Верхнетуломская» (совместный проект НИИЯФ МГУ и ПГИ) к так называемым трековым событиям, типа пролета в поле зрения спутника или метеора. Созданное в НИИЯФ МГУ программное обеспечение включает инструменты предварительной разметки данных, обучения и применение нейросетевого триггера для поиска треков в данных с разным временным разрешением, а также использование вероятностного программирования для реконструкции параметров трека. Работы выполнена при поддержке Российского научного Фонда (грант № 22-62-00010, https://rscf.ru/project/22-62-00010/).